Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

S2M2_XL	0.49 1	0.51 36	1.16 11	0.70 41	0.34 8	0.29 1	0.23 3	0.68 1	0.53 1	0.55 5	0.92 63	0.65 75	0.53 32	0.65 1	0.59 21	0.28 112	0.24 145	0.25 92	0.21 108	0.23 49	0.23 6
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
BridgeDepth_RVC	0.56 2	0.51 36	1.09 5	0.58 1	0.38 18	0.98 10	0.23 3	1.42 13	0.86 8	0.61 16	0.52 13	0.51 40	0.81 136	0.93 11	0.50 7	0.34 253	0.16 5	0.23 36	0.18 34	0.20 13	0.24 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.58 3	0.53 49	1.13 7	0.61 3	0.27 1	1.28 39	0.36 31	1.56 23	1.05 24	0.59 8	0.37 4	0.58 60	0.65 70	0.93 11	0.45 1	0.25 60	0.15 3	0.19 5	0.17 23	0.23 49	0.23 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.61 4	0.45 15	1.19 13	0.71 48	0.45 50	1.00 12	0.26 7	1.33 11	1.55 95	0.62 19	0.64 26	0.44 30	0.49 25	1.06 29	0.51 13	0.28 112	0.23 114	0.24 64	0.17 23	0.21 27	0.36 94

MLG-Stereo_test3	0.66 5	0.40 2	1.55 43	0.64 10	0.65 158	2.21 99	0.31 15	1.69 43	0.81 4	0.59 8	0.54 15	0.56 55	0.33 1	0.98 17	0.60 27	0.21 24	0.23 114	0.24 64	0.17 23	0.20 13	0.34 61

LG-Stereo_L1	0.67 6	0.55 55	1.50 37	0.78 78	0.54 96	1.71 71	0.33 21	1.96 68	0.83 6	0.62 19	0.41 7	0.40 16	0.43 12	1.42 121	0.55 18	0.24 44	0.28 213	0.23 36	0.18 34	0.22 41	0.30 26

MS-F	0.68 7	0.44 14	0.97 1	0.65 12	0.36 10	1.63 68	0.25 6	1.13 4	0.93 13	0.67 33	0.44 9	0.57 59	0.53 32	0.83 3	0.68 44	0.19 9	0.19 29	0.18 2	0.15 3	0.19 3	2.59 472

SGD-Stereo	0.68 7	0.46 17	1.13 7	0.90 138	0.33 6	2.42 122	0.44 63	1.17 6	0.75 2	0.87 98	0.53 14	0.55 51	0.53 32	1.50 143	0.50 7	0.34 253	0.14 1	0.25 92	0.19 54	0.23 49	0.27 14

LG-Stereo_L2	0.69 9	0.54 53	1.56 45	0.74 56	0.48 64	2.32 113	0.28 8	1.87 57	0.80 3	0.60 12	0.43 8	0.38 10	0.45 16	1.38 114	0.54 17	0.24 44	0.28 213	0.23 36	0.18 34	0.22 41	0.32 38

S2M2_L	0.69 9	0.59 82	1.35 28	0.92 154	0.55 103	1.07 14	0.20 1	1.17 6	1.61 121	0.61 16	0.82 49	0.86 132	0.47 18	0.92 10	0.71 54	0.36 297	0.33 257	0.27 155	0.27 232	0.37 271	0.33 50
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonStereo	0.70 11	0.47 19	1.57 47	0.69 35	0.88 264	1.19 21	0.39 37	2.57 144	0.93 13	0.62 19	0.66 29	0.37 5	0.36 4	1.01 19	0.59 21	0.16 1	0.38 314	0.20 8	0.19 54	0.21 27	0.52 230

Monster-pub-eth3d	0.70 11	0.47 19	1.58 48	0.69 35	0.89 266	1.18 18	0.39 37	2.57 144	0.93 13	0.62 19	0.66 29	0.37 5	0.36 4	1.03 21	0.59 21	0.16 1	0.35 280	0.20 8	0.19 54	0.21 27	0.53 238

MonSter	0.70 11	0.47 19	1.58 48	0.69 35	0.89 266	1.19 21	0.39 37	2.57 144	0.93 13	0.62 19	0.66 29	0.37 5	0.35 3	1.08 35	0.59 21	0.16 1	0.36 293	0.20 8	0.19 54	0.21 27	0.52 230

IGEV	0.74 14	0.39 1	1.16 11	0.73 53	1.31 412	2.78 152	0.38 33	1.81 51	1.03 21	0.80 72	0.72 34	0.35 3	0.42 11	1.11 45	0.52 15	0.19 9	0.23 114	0.22 25	0.19 54	0.18 1	0.33 50

DEFOM-Stereo	0.75 15	0.62 104	1.22 15	0.74 56	0.51 84	3.39 234	0.43 57	1.00 3	0.91 10	0.91 116	0.61 21	0.45 33	0.43 12	1.78 195	0.50 7	0.27 91	0.18 16	0.22 25	0.16 11	0.21 27	0.43 154

HiDET	0.76 16	0.42 4	1.03 3	0.67 22	0.40 36	2.63 144	0.28 8	1.62 31	0.94 17	0.64 26	0.46 11	0.52 44	0.49 25	1.19 57	1.24 218	0.19 9	0.19 29	0.18 2	0.16 11	0.19 3	1.77 443

Wavelet-MonSter	0.77 17	0.52 45	2.45 78	0.70 41	0.80 227	1.61 66	0.30 14	1.19 9	1.61 121	0.59 8	0.71 32	0.39 13	0.53 32	1.20 63	1.12 181	0.16 1	0.46 373	0.20 8	0.18 34	0.20 13	0.40 130

FoundationStereo	0.77 17	0.42 4	1.20 14	0.95 183	1.01 310	0.70 4	0.35 30	0.78 2	4.64 548	0.64 26	0.38 6	0.73 98	0.77 112	0.96 14	0.50 7	0.29 131	0.24 145	0.23 36	0.16 11	0.18 1	0.32 38

CSFM-Stereo	0.78 19	0.41 3	1.03 3	0.64 10	0.32 4	2.64 145	0.31 15	1.45 15	0.82 5	0.76 57	0.54 15	0.56 55	0.51 30	0.94 13	1.08 175	0.19 9	0.18 16	0.18 2	0.16 11	0.20 13	2.63 474

FlowAnything_test	0.79 20	0.65 121	1.32 25	0.83 94	0.59 126	2.29 110	0.65 155	1.45 15	1.03 21	1.06 147	0.76 40	0.63 71	0.49 25	0.91 8	0.97 145	0.32 204	0.27 202	0.40 410	0.47 472	0.31 162	0.48 201

3.25w_new	0.79 20	0.51 36	1.52 39	0.63 7	0.65 158	2.21 99	0.51 87	2.45 121	1.45 68	0.66 30	0.80 46	0.47 35	0.71 87	0.90 6	0.66 36	0.19 9	0.32 247	0.20 8	0.19 54	0.21 27	0.47 190

3.25w	0.79 20	0.51 36	1.52 39	0.63 7	0.65 158	2.21 99	0.51 87	2.45 121	1.45 68	0.66 30	0.80 46	0.47 35	0.71 87	0.90 6	0.66 36	0.19 9	0.32 247	0.20 8	0.19 54	0.21 27	0.47 190

MatchStereo	0.80 23	0.52 45	3.89 115	0.70 41	0.29 2	0.98 10	0.33 21	2.02 75	1.74 150	0.51 1	1.03 87	0.48 38	0.59 52	1.01 19	0.74 61	0.24 44	0.17 8	0.21 19	0.15 3	0.19 3	0.29 21

Monster-pub-mixall	0.80 23	0.49 25	1.14 9	0.85 102	0.50 82	1.40 49	0.31 15	1.48 18	1.17 36	0.99 133	0.87 55	0.39 13	0.36 4	2.02 235	0.53 16	0.20 17	2.40 530	0.17 1	0.16 11	0.19 3	0.38 109

4.5_new	0.80 23	0.49 25	1.36 30	0.67 22	0.79 223	1.96 84	0.51 87	2.18 91	1.46 72	0.77 63	0.93 65	0.43 24	0.49 25	1.08 35	0.65 34	0.30 161	0.68 448	0.26 128	0.20 89	0.23 49	0.57 258

4.5w-stereo	0.80 23	0.49 25	1.36 30	0.66 16	0.79 223	1.96 84	0.51 87	2.18 91	1.45 68	0.77 63	0.93 65	0.43 24	0.49 25	1.08 35	0.66 36	0.30 161	0.68 448	0.26 128	0.20 89	0.23 49	0.57 258

4.25w-stereo	0.80 23	0.50 31	1.30 18	0.74 56	0.98 297	2.51 133	0.57 108	2.28 99	1.13 29	0.60 12	0.97 76	0.40 16	0.65 70	1.19 57	0.60 27	0.24 44	0.43 350	0.25 92	0.18 34	0.20 13	0.38 109

LG-G_1	0.80 23	0.43 10	1.77 59	0.78 78	0.36 10	2.81 154	0.40 45	2.23 94	1.29 49	0.76 57	0.60 19	0.51 40	0.58 45	1.27 74	0.69 50	0.25 60	0.23 114	0.23 36	0.15 3	0.21 27	0.46 178

LG-G	0.80 23	0.43 10	1.77 59	0.78 78	0.36 10	2.81 154	0.40 45	2.23 94	1.29 49	0.76 57	0.60 19	0.51 40	0.58 45	1.27 74	0.69 50	0.25 60	0.23 114	0.23 36	0.15 3	0.21 27	0.46 178

asd	0.81 30	0.48 22	1.97 68	0.70 41	0.93 285	2.86 159	0.43 57	1.64 35	1.12 28	0.73 48	0.91 62	0.43 24	0.73 93	1.00 18	0.59 21	0.28 112	0.20 45	0.24 64	0.18 34	0.23 49	0.45 168

4.25_new	0.81 30	0.50 31	1.30 18	0.74 56	0.98 297	2.51 133	0.57 108	2.28 99	1.13 29	0.60 12	0.97 76	0.40 16	0.65 70	1.19 57	0.60 27	0.24 44	0.44 360	0.25 92	0.18 34	0.20 13	0.38 109

4.5w_new	0.81 30	0.50 31	1.30 18	0.74 56	0.98 297	2.51 133	0.57 108	2.28 99	1.13 29	0.60 12	0.97 76	0.40 16	0.65 70	1.19 57	0.60 27	0.24 44	0.44 360	0.25 92	0.18 34	0.20 13	0.38 109

3.75w	0.82 33	0.53 49	1.49 36	0.65 12	1.10 344	2.60 143	0.52 94	2.46 123	1.19 38	0.70 42	0.82 49	0.40 16	0.66 77	1.16 52	0.59 21	0.26 79	0.27 202	0.23 36	0.19 54	0.22 41	0.47 190

GLC_STEREO	0.83 34	0.59 82	1.71 56	0.89 126	0.34 8	1.88 77	0.80 264	1.48 18	1.60 115	0.98 131	1.06 92	0.68 84	0.71 87	1.19 57	0.89 117	0.25 60	0.25 164	0.32 278	0.25 196	0.32 184	0.34 61

2w_stereo	0.84 35	0.52 45	1.87 63	0.71 48	0.56 109	1.98 87	0.61 129	2.88 190	1.00 20	0.99 133	0.97 76	0.36 4	1.11 227	1.03 21	0.77 70	0.19 9	0.19 29	0.23 36	0.18 34	0.21 27	0.37 99

MLG-Stereo_test2	0.84 35	0.43 10	1.95 66	0.66 16	1.04 324	3.61 291	0.23 3	1.70 45	2.18 216	0.69 37	0.33 3	0.67 82	0.33 1	1.16 52	0.46 3	0.25 60	0.26 189	0.23 36	0.16 11	0.19 3	0.35 72

fffft	0.84 35	0.67 133	1.73 58	0.85 102	0.55 103	1.51 58	0.78 244	2.13 87	1.24 44	0.65 28	0.90 61	0.59 63	0.55 39	1.85 217	1.19 201	0.20 17	0.20 45	0.27 155	0.20 89	0.28 109	0.44 160
1: 1. 1
LCMNet	0.85 38	0.42 4	1.02 2	0.62 4	0.39 34	3.11 186	0.29 12	1.60 26	0.87 9	0.62 19	0.61 21	0.52 44	0.53 32	1.03 21	1.29 235	0.18 6	0.19 29	0.19 5	0.16 11	0.20 13	3.14 489

qwe	0.85 38	0.49 25	2.01 69	0.69 35	1.09 340	2.48 126	0.45 66	2.57 144	1.18 37	0.80 72	0.85 54	0.43 24	0.48 21	1.15 48	0.72 57	0.21 24	0.32 247	0.24 64	0.18 34	0.23 49	0.45 168

4w-stereo	0.85 38	0.55 55	2.85 91	0.69 35	0.80 227	1.62 67	0.43 57	2.23 94	1.36 57	0.65 28	0.99 84	0.40 16	0.81 136	1.19 57	0.68 44	0.23 37	0.32 247	0.25 92	0.19 54	0.21 27	0.48 201

CASnet	0.85 38	0.59 82	1.66 55	0.91 144	0.30 3	1.37 47	0.73 201	1.63 32	1.94 183	1.66 214	1.14 112	0.66 79	0.63 64	1.07 31	0.90 122	0.37 313	0.17 8	0.41 419	0.31 335	0.33 208	0.23 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
asda	0.86 42	0.51 36	1.32 25	0.66 16	0.82 237	3.30 224	0.49 76	2.41 112	1.13 29	0.66 30	0.84 53	0.44 30	0.84 144	1.14 46	0.67 43	0.23 37	0.70 456	0.25 92	0.18 34	0.22 41	0.41 138

MLG-Stereo	0.86 42	0.42 4	1.96 67	0.66 16	0.54 96	3.01 179	0.31 15	1.90 58	3.21 399	0.57 7	0.30 2	0.66 79	0.47 18	1.35 103	0.46 3	0.21 24	0.25 164	0.24 64	0.16 11	0.19 3	0.29 21

3.5w_stereo	0.87 44	0.60 90	1.48 35	0.67 22	0.73 194	2.50 132	0.50 83	2.43 117	1.79 157	0.85 90	1.25 134	0.43 24	0.66 77	1.25 71	0.78 74	0.21 24	0.18 16	0.23 36	0.18 34	0.20 13	0.47 190

rvit_stereo_0081	0.87 44	0.73 177	1.54 41	0.92 154	0.65 158	1.27 33	0.61 129	2.11 85	2.35 254	0.86 92	0.75 37	0.86 132	0.74 101	1.36 107	0.83 97	0.33 231	0.26 189	0.27 155	0.25 196	0.38 284	0.35 72

rvit_stereo_0082	0.87 44	0.73 177	1.54 41	0.92 154	0.65 158	1.27 33	0.61 129	2.11 85	2.35 254	0.86 92	0.75 37	0.86 132	0.74 101	1.36 107	0.83 97	0.33 231	0.26 189	0.27 155	0.25 196	0.38 284	0.35 72

2.75w_new	0.88 47	0.51 36	2.22 75	0.67 22	0.66 166	2.44 124	0.55 101	2.75 170	1.08 26	0.87 98	0.75 37	0.39 13	0.91 166	1.41 120	0.74 61	0.21 24	0.43 350	0.22 25	0.18 34	0.19 3	0.41 138

castereo	0.88 47	0.78 221	1.15 10	0.89 126	0.51 84	1.31 41	0.90 333	3.42 253	1.28 47	0.88 103	1.28 146	0.72 97	0.91 166	1.05 27	1.01 161	0.28 112	0.17 8	0.26 128	0.20 89	0.24 62	0.34 61

SMoEStereo_RVC	0.88 47	0.92 280	1.55 43	0.96 192	0.46 54	2.56 138	0.78 244	1.60 26	1.20 39	0.71 44	1.20 120	0.64 72	0.63 64	1.71 177	1.01 161	0.22 31	0.18 16	0.31 257	0.22 143	0.28 109	0.42 147

2.25w	0.89 50	0.51 36	2.54 82	0.72 51	0.66 166	2.27 108	0.40 45	2.43 117	1.22 41	0.83 84	1.05 90	0.40 16	0.80 130	1.28 78	0.89 117	0.18 6	0.56 419	0.21 19	0.18 34	0.19 3	0.38 109

MLG-Stereo_test1	0.89 50	0.42 4	2.06 70	0.67 22	1.33 418	3.13 189	0.29 12	1.60 26	3.31 429	0.53 2	0.25 1	0.67 82	0.43 12	1.34 100	0.47 5	0.22 31	0.25 164	0.24 64	0.16 11	0.19 3	0.30 26

1w_stereo	0.91 52	0.46 17	1.12 6	0.74 56	0.80 227	2.98 176	0.67 160	3.29 238	1.04 23	0.83 84	1.36 166	0.38 10	1.36 280	1.03 21	0.75 64	0.17 5	0.18 16	0.20 8	0.17 23	0.20 13	0.57 258

monsters	0.91 52	0.67 133	1.83 62	0.79 81	1.55 468	2.91 166	0.40 45	2.66 160	0.99 19	0.70 42	0.87 55	0.38 10	0.44 15	1.90 221	0.79 83	0.22 31	0.35 280	0.20 8	0.18 34	0.20 13	0.28 17

rvit_stereo_0083	0.91 52	0.73 177	1.60 51	0.90 138	0.66 166	1.21 24	0.64 151	1.75 47	2.71 304	0.83 84	0.93 65	0.94 160	1.06 211	1.50 143	0.79 83	0.34 253	0.36 293	0.30 237	0.27 232	0.34 231	0.34 61

NLSM1	0.92 55	0.57 69	1.31 22	0.77 66	1.33 418	2.32 113	0.37 32	2.74 167	1.28 47	0.93 120	0.97 76	0.56 55	1.36 280	1.69 172	0.87 110	0.18 6	0.18 16	0.25 92	0.20 89	0.25 67	0.31 33

IGEV-RUCA	0.93 56	0.56 61	1.31 22	0.85 102	0.74 199	3.89 360	0.78 244	1.93 61	1.42 65	1.02 139	0.72 34	0.70 88	0.73 93	1.37 112	0.77 70	0.30 161	0.20 45	0.25 92	0.19 54	0.43 347	0.40 130

NLSM3	0.94 57	0.55 55	1.62 52	0.67 22	1.30 407	3.19 198	0.45 66	2.87 189	1.30 53	0.85 90	0.96 75	0.55 51	1.02 192	1.15 48	0.98 150	0.21 24	0.16 5	0.26 128	0.23 158	0.25 67	0.34 61

DilatedVolume-Stereo	0.94 57	0.70 156	3.01 94	1.06 250	0.63 149	1.34 44	0.49 76	1.58 25	1.16 35	1.41 179	1.26 138	0.88 139	0.88 155	1.81 209	0.93 126	0.25 60	0.28 213	0.22 25	0.23 158	0.25 67	0.39 123

LG-Stereo	0.94 57	0.71 163	3.31 98	0.62 4	0.51 84	2.85 157	0.54 99	2.59 153	1.40 63	0.88 103	1.23 128	0.53 47	0.40 7	0.81 2	0.86 108	0.23 37	0.18 16	0.31 257	0.24 180	0.29 127	0.22 1

252Zero-FE	0.95 60	0.49 25	1.65 53	1.03 233	0.45 50	1.25 30	0.22 2	1.85 56	2.13 212	3.05 516	1.31 153	0.33 1	0.41 10	1.14 46	0.56 20	0.22 31	1.93 513	0.20 8	0.20 89	0.20 13	0.39 123

BStereo	0.96 61	0.82 239	4.46 120	0.85 102	0.56 109	1.19 21	0.72 192	2.57 144	1.23 42	0.88 103	0.58 17	0.73 98	0.48 21	1.08 35	1.17 194	0.28 112	0.23 114	0.24 64	0.29 295	0.26 85	0.51 220

NLMM1	0.96 61	0.60 90	1.41 32	0.68 32	1.04 324	3.37 230	0.49 76	3.06 212	1.39 61	0.72 47	1.10 101	0.58 60	0.77 112	1.42 121	1.23 212	0.20 17	0.15 3	0.23 36	0.21 108	0.23 49	0.30 26

NLMM	0.96 61	0.63 107	1.71 56	0.70 41	1.10 344	3.14 192	0.47 74	3.12 217	1.32 54	0.82 78	1.15 113	0.55 51	0.58 45	1.35 103	1.19 201	0.22 31	0.17 8	0.23 36	0.20 89	0.23 49	0.36 94

Replicate-Monster	0.97 64	1.43 400	2.10 71	0.73 53	0.60 132	2.04 88	0.34 27	1.94 63	1.14 33	1.08 148	0.64 26	0.49 39	0.52 31	1.33 93	0.45 1	0.20 17	2.78 540	0.19 5	0.17 23	0.23 49	0.99 379

water-stereo	0.98 65	0.63 107	5.05 125	0.82 92	0.48 64	2.36 117	0.52 94	1.56 23	1.32 54	0.95 125	1.05 90	0.86 132	0.75 107	0.84 4	0.82 94	0.25 60	0.25 164	0.25 92	0.24 180	0.24 62	0.46 178

3w_stereo	0.99 66	0.52 45	4.37 119	0.70 41	0.42 39	1.73 72	0.68 171	2.80 175	1.26 46	0.78 66	0.87 55	0.37 5	1.01 189	1.34 100	0.66 36	0.19 9	0.95 476	0.23 36	0.20 89	0.21 27	0.43 154

Pointernet	0.99 66	0.50 31	3.54 103	0.89 126	0.44 48	2.30 112	0.38 33	3.12 217	1.48 76	0.69 37	1.44 185	0.92 152	0.73 93	1.28 78	0.82 94	0.24 44	0.23 114	0.21 19	0.19 54	0.19 3	0.25 10

RSM++	0.99 66	0.56 61	1.35 28	1.54 464	0.50 82	1.53 60	0.68 171	2.31 107	4.13 511	0.86 92	1.27 144	0.90 145	0.60 56	1.21 66	0.78 74	0.27 91	0.20 45	0.25 92	0.21 108	0.29 127	0.42 147

RSM	0.99 66	0.54 53	1.25 16	0.94 171	0.61 136	1.32 42	0.74 211	2.54 134	4.08 508	0.89 113	1.49 195	1.22 202	0.62 61	1.24 69	0.80 87	0.25 60	0.20 45	0.25 92	0.21 108	0.29 127	0.42 147

Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 66	0.85 247	1.58 48	0.95 183	1.08 337	2.95 170	0.53 97	1.93 61	2.00 194	1.19 157	1.63 246	0.59 63	0.65 70	1.10 41	0.90 122	0.28 112	0.23 114	0.31 257	0.25 196	0.45 371	0.32 38

ours_stereo	1.00 71	0.88 257	2.52 80	0.91 144	0.74 199	1.10 16	0.57 108	1.68 36	1.24 44	0.76 57	1.49 195	0.70 88	0.62 61	1.61 157	0.62 31	0.26 79	0.20 45	0.26 128	0.21 108	0.30 150	3.24 491

WCG-NET	1.00 71	0.81 232	1.65 53	0.93 162	0.38 18	1.48 57	1.04 396	1.81 51	2.80 319	1.67 216	1.52 201	0.93 156	0.97 179	1.18 55	0.84 100	0.25 60	0.81 466	0.23 36	0.21 108	0.27 96	0.26 11

trnet	1.00 71	0.55 55	1.89 64	0.66 16	0.33 6	4.41 488	0.40 45	2.42 116	1.95 184	0.96 126	1.24 130	0.88 139	0.89 161	1.27 74	0.78 74	0.30 161	0.19 29	0.23 36	0.15 3	0.22 41	0.22 1

CREStereo	1.00 71	0.59 82	1.82 61	0.66 16	0.36 10	4.43 491	0.40 45	2.43 117	1.98 189	0.96 126	1.22 126	0.88 139	0.87 154	1.30 83	0.79 83	0.30 161	0.20 45	0.23 36	0.16 11	0.23 49	0.22 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
CAS++	1.01 75	0.77 219	3.30 97	0.86 111	0.53 93	1.23 29	0.85 298	3.43 254	1.57 103	1.16 155	1.33 158	0.62 69	0.58 45	1.18 55	0.63 33	0.37 313	0.30 233	0.35 352	0.27 232	0.41 325	0.38 109
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DEFOM-Stereo_RVC	1.03 76	1.15 353	1.34 27	1.03 233	0.59 126	0.81 7	0.43 57	3.53 268	4.67 550	0.78 66	0.98 82	0.44 30	1.16 247	1.46 131	0.71 54	0.27 91	0.19 29	0.24 64	0.18 34	0.30 150	0.34 61

LG-Stereo_Zeroshot	1.04 77	0.53 49	2.93 93	0.80 85	0.77 216	3.99 388	0.39 37	2.10 83	1.96 188	0.90 115	0.93 65	0.75 112	0.85 147	1.31 87	0.87 110	0.28 112	0.21 69	0.26 128	0.21 108	0.32 184	0.38 109

LoS	1.05 78	0.58 73	3.31 98	0.91 144	0.38 18	4.14 427	0.50 83	2.22 93	1.49 81	1.02 139	0.88 58	0.62 69	0.84 144	1.69 172	0.94 134	0.27 91	0.20 45	0.24 64	0.17 23	0.22 41	0.32 38
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DDF-Stereo	1.06 79	0.57 69	3.31 98	0.92 154	1.46 451	1.58 62	0.83 279	2.28 99	0.97 18	0.54 4	0.63 24	0.55 51	0.73 93	3.12 327	1.15 187	0.43 379	0.30 233	0.25 92	0.19 54	1.05 529	0.39 123

rvit_stereo_0081_aga	1.06 79	1.02 323	5.34 128	0.75 63	0.74 199	1.21 24	0.63 146	2.00 71	2.30 247	0.88 103	0.82 49	0.79 118	0.69 84	1.42 121	0.78 74	0.36 297	0.29 223	0.26 128	0.26 213	0.41 325	0.32 38

2.5w	1.07 81	0.49 25	2.54 82	0.68 32	0.71 191	2.37 119	0.56 104	2.77 172	1.39 61	0.67 33	0.92 63	0.37 5	0.74 101	1.40 117	0.62 31	0.25 60	3.40 552	0.22 25	0.19 54	0.20 13	0.90 366

CroCo-Stereo	1.07 81	1.18 358	3.66 106	0.91 144	0.60 132	0.49 2	0.49 76	4.07 386	1.91 175	0.84 88	1.29 151	1.00 168	0.75 107	1.32 92	1.38 254	0.26 79	0.21 69	0.24 64	0.20 89	0.37 271	0.30 26
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
tt45	1.08 83	0.92 280	2.50 79	0.92 154	0.67 172	3.90 361	0.75 224	2.00 71	1.29 49	0.74 49	1.35 161	0.71 95	0.63 64	2.59 297	0.97 145	0.23 37	0.19 29	0.28 190	0.23 158	0.29 127	0.37 99

999	1.08 83	0.86 249	2.44 77	1.06 250	0.65 158	3.27 212	0.91 345	1.47 17	1.43 67	0.74 49	1.73 279	0.70 88	0.66 77	3.03 324	1.18 196	0.24 44	0.22 86	0.25 92	0.21 108	0.27 96	0.37 99

mms	1.08 83	0.87 253	1.41 32	0.89 126	0.87 260	1.40 49	0.67 160	1.63 32	1.70 142	0.82 78	1.41 180	0.64 72	0.54 38	1.81 209	0.66 36	0.25 60	0.23 114	0.26 128	0.21 108	0.32 184	5.10 522

IGEV-Stereo+	1.08 83	0.55 55	2.59 86	0.89 126	2.06 533	1.40 49	0.38 33	1.18 8	1.29 49	0.76 57	0.45 10	0.47 35	0.79 125	2.16 254	0.65 34	0.29 131	0.25 164	0.22 25	0.19 54	2.27 567	2.70 477

CES	1.08 83	0.63 107	2.53 81	0.95 183	2.18 539	2.13 96	0.50 83	2.07 80	1.46 72	0.79 70	1.06 92	0.61 67	0.48 21	1.45 128	0.87 110	0.24 44	0.18 16	0.24 64	0.15 3	0.64 461	2.36 466

rvit_0105_6	1.10 88	1.17 355	3.33 101	0.93 162	0.55 103	1.45 54	0.79 254	2.51 128	3.30 426	0.78 66	0.74 36	1.03 171	0.75 107	1.45 128	0.97 145	0.42 362	0.43 350	0.34 333	0.31 335	0.44 362	0.38 109

rvit_stereo_0080	1.10 88	1.09 337	3.78 107	0.65 12	0.60 132	1.91 79	0.74 211	2.74 167	2.65 297	0.94 123	1.09 98	0.85 129	0.81 136	1.20 63	0.89 117	0.39 337	0.29 223	0.25 92	0.28 259	0.46 381	0.35 72

whm_eth	1.10 88	1.09 337	3.78 107	0.65 12	0.60 132	1.91 79	0.74 211	2.74 167	2.65 297	0.94 123	1.09 98	0.85 129	0.81 136	1.20 63	0.89 117	0.39 337	0.29 223	0.25 92	0.28 259	0.46 381	0.35 72

IGEV-BASED-STEREO-	1.13 91	3.31 495	2.61 87	0.87 118	0.40 36	1.26 31	0.61 129	1.55 22	1.61 121	0.93 120	0.94 73	0.65 75	0.57 42	1.10 41	0.68 44	1.55 563	0.19 29	0.32 278	0.28 259	1.11 540	2.04 455

PMTNet	1.13 91	0.55 55	3.88 113	0.71 48	0.59 126	4.21 453	0.43 57	2.00 71	1.58 106	1.02 139	1.06 92	0.78 115	0.98 182	1.58 155	0.93 126	1.21 550	0.20 45	0.23 36	0.15 3	0.23 49	0.27 14

Wave_Phase_stereo	1.14 93	0.82 239	4.46 120	0.85 102	0.56 109	5.00 564	0.72 192	2.52 132	1.23 42	0.88 103	0.58 17	0.73 98	0.48 21	1.08 35	1.17 194	0.28 112	0.23 114	0.24 64	0.29 295	0.26 85	0.51 220

xyz-stereo-finetune	1.14 93	0.88 257	1.93 65	0.63 7	0.37 16	3.48 258	0.79 254	2.86 188	1.95 184	1.02 139	1.26 138	0.91 148	0.78 117	2.53 293	1.84 365	0.30 161	0.24 145	0.26 128	0.24 180	0.31 162	0.30 26

NLCSM	1.15 95	0.79 225	3.83 112	0.72 51	1.29 403	3.34 229	0.44 63	3.56 272	1.45 68	0.77 63	1.12 107	0.73 98	0.81 136	1.34 100	1.40 260	0.24 44	0.18 16	0.25 92	0.21 108	0.23 49	0.31 33

111111	1.15 95	0.56 61	1.31 22	0.69 35	1.19 378	3.37 230	0.33 21	2.41 112	1.68 136	0.82 78	1.54 213	0.61 67	0.59 52	1.44 125	0.66 36	0.26 79	0.23 114	0.23 36	0.17 23	0.25 67	4.66 518

AdaDepth	1.16 97	0.53 49	7.56 144	0.73 53	1.29 403	3.13 189	0.43 57	1.13 4	1.92 179	0.69 37	0.93 65	0.43 24	0.58 45	1.67 164	0.66 36	0.20 17	0.33 257	0.24 64	0.19 54	0.25 67	0.36 94

fffy	1.18 98	0.92 280	3.05 95	1.09 264	0.68 180	1.27 33	0.74 211	1.98 70	1.06 25	0.78 66	1.39 173	0.83 125	0.72 91	1.71 177	0.80 87	0.24 44	0.53 409	0.27 155	0.21 108	0.29 127	5.07 521

depthmonostereo	1.22 99	0.96 301	6.67 139	0.89 126	0.56 109	2.21 99	0.57 108	1.84 55	1.21 40	1.01 138	1.09 98	1.38 220	0.99 183	2.41 280	0.93 126	0.24 44	0.28 213	0.22 25	0.21 108	0.25 67	0.53 238

LoS_RVC	1.23 100	1.51 410	6.09 135	0.88 124	1.71 507	1.96 84	0.59 121	1.61 29	1.37 59	0.84 88	1.35 161	0.84 126	1.15 245	1.49 138	0.83 97	0.21 24	0.17 8	0.20 8	0.14 1	0.20 13	1.49 424

MGS-Stereo	1.24 101	0.66 129	9.68 159	0.97 200	0.40 36	1.26 31	0.72 192	1.50 20	1.35 56	1.03 143	2.26 432	0.80 120	0.56 40	1.28 78	0.78 74	0.31 185	0.23 114	0.26 128	0.22 143	0.28 109	0.34 61

castereo++	1.26 102	0.99 318	3.48 102	0.95 183	0.74 199	2.48 126	0.98 380	3.14 219	4.28 525	0.75 53	1.46 189	1.92 307	0.58 45	1.29 82	0.51 13	0.27 91	0.24 145	0.28 190	0.19 54	0.24 62	0.35 72

rvit_stereo_ft	1.28 103	1.39 395	6.72 140	0.99 213	0.66 166	1.06 13	0.79 254	2.81 178	3.14 390	0.83 84	1.02 86	0.95 162	1.13 231	1.27 74	1.00 157	0.34 253	0.24 145	0.27 155	0.29 295	0.40 305	0.35 72

VIP-Stereo	1.29 104	1.10 340	6.84 141	0.79 81	0.91 279	3.20 199	0.79 254	1.95 66	3.31 429	0.88 103	1.07 95	0.65 75	0.59 52	1.31 87	0.76 69	0.32 204	0.44 360	0.24 64	0.17 23	0.22 41	0.32 38

FE-Mocha	1.31 105	0.79 225	5.00 124	1.08 260	0.77 216	1.59 63	0.39 37	2.94 195	1.56 99	1.83 249	1.81 308	2.44 375	0.88 155	1.68 166	1.18 196	0.32 204	0.49 394	0.35 352	0.32 351	0.27 96	0.48 201

monsterstereo	1.31 105	0.58 73	2.10 71	0.79 81	1.41 441	2.51 133	0.40 45	3.15 222	0.84 7	0.74 49	1.18 117	0.41 23	0.40 7	1.55 151	0.97 145	0.20 17	8.12 578	0.22 25	0.18 34	0.22 41	0.33 50

xyz-stereo-finetune2	1.31 105	0.95 297	3.28 96	0.60 2	0.36 10	3.48 258	0.65 155	2.82 180	1.47 74	0.99 133	1.86 336	0.91 148	1.75 393	3.54 336	1.86 369	0.27 91	0.22 86	0.30 237	0.28 259	0.33 208	0.34 61

CAS	1.34 108	0.48 22	2.20 73	3.01 573	1.66 500	4.08 411	0.73 201	1.96 68	1.51 87	0.86 92	1.10 101	0.59 63	0.53 32	1.36 107	0.94 134	3.07 578	0.14 1	0.21 19	0.14 1	0.38 284	1.78 445

Selective-RAFT	1.34 108	0.58 73	2.21 74	1.01 224	0.49 73	4.19 449	0.51 87	3.39 249	3.62 481	1.15 154	1.40 176	1.45 231	1.40 292	2.09 242	1.31 238	0.43 379	0.40 330	0.25 92	0.26 213	0.29 127	0.38 109

FACV-RUCA	1.35 110	0.70 156	2.58 85	1.07 257	1.49 456	2.70 147	1.13 417	3.21 226	2.64 295	1.42 182	1.99 374	1.06 176	1.15 245	1.44 125	1.16 192	0.41 351	0.42 348	0.73 543	0.41 446	0.63 456	0.67 308

RAFT-Stereo-weight	1.38 111	0.57 69	5.44 129	1.05 244	0.63 149	4.19 449	0.77 237	3.95 353	1.53 90	2.01 295	1.53 202	1.30 210	0.65 70	1.30 83	1.05 169	0.27 91	0.26 189	0.26 128	0.22 143	0.28 109	0.38 109

RCA-Stereo	1.38 111	0.61 97	3.95 116	0.94 171	0.48 64	4.68 546	0.78 244	4.17 430	1.95 184	1.93 261	1.84 326	0.94 160	1.48 318	1.23 67	0.75 64	0.30 161	0.43 350	0.25 92	0.20 89	0.26 85	0.37 99

AnonymousM	1.38 111	1.33 389	2.35 76	0.95 183	0.56 109	4.03 397	0.67 160	2.63 157	2.49 277	1.51 195	1.36 166	1.15 186	1.00 186	1.26 72	1.04 166	0.41 351	0.46 373	2.07 575	1.71 577	0.25 67	0.40 130

tg	1.40 114	1.14 351	2.71 90	0.97 200	0.54 96	4.02 394	0.42 54	3.02 209	2.64 295	1.70 225	1.85 330	1.84 292	0.97 179	1.81 209	0.99 153	0.31 185	0.22 86	0.29 215	0.26 213	0.32 184	2.01 454

AIO-Stereo	1.40 114	0.62 104	1.44 34	0.85 102	0.76 212	1.28 39	0.79 254	2.39 110	2.83 326	0.75 53	1.62 241	0.89 143	0.46 17	1.30 83	0.77 70	0.28 112	0.27 202	0.25 92	0.23 158	0.27 96	9.88 560

Selective-IGEV	1.42 116	0.58 73	8.82 156	0.92 154	0.85 247	1.32 42	0.80 264	2.85 187	3.84 494	0.87 98	1.68 261	0.71 95	0.62 61	1.30 83	0.75 64	0.24 44	0.27 202	0.24 64	0.19 54	0.27 96	1.18 400

WCG-NET（raft）	1.44 117	0.92 280	1.56 45	0.89 126	0.32 4	1.43 53	0.97 377	1.69 43	2.42 263	1.68 219	1.44 185	2.37 360	1.01 189	1.33 93	0.85 105	0.25 60	8.56 581	0.22 25	0.21 108	0.28 109	0.32 38

knoymous	1.50 118	0.65 121	8.73 155	0.91 144	0.75 207	2.97 174	0.90 333	2.93 193	1.38 60	1.56 199	1.07 95	2.75 409	0.88 155	1.43 124	1.13 183	0.32 204	0.22 86	0.35 352	0.20 89	0.45 371	0.41 138

GMStereo_Zeroshot	1.51 119	1.27 377	4.75 122	1.54 464	0.72 193	3.33 227	0.54 99	2.67 161	1.74 150	2.34 414	1.57 224	2.40 361	0.96 177	2.51 287	1.21 206	0.48 427	0.23 114	0.41 419	0.24 180	0.82 510	0.40 130

RAStereo	1.53 120	0.71 163	17.55 278	0.62 4	0.65 158	1.18 18	0.32 20	1.94 63	1.15 34	0.80 72	1.07 95	0.64 72	0.47 18	0.89 5	1.01 161	0.25 60	0.20 45	0.27 155	0.21 108	0.36 265	0.27 14

MaDis-Stereo	1.60 121	1.11 342	16.13 242	0.67 22	1.87 521	1.22 28	0.39 37	2.17 89	1.42 65	0.69 37	0.78 42	0.88 139	0.70 85	1.24 69	1.13 183	0.32 204	0.23 114	0.26 128	0.21 108	0.32 184	0.28 17

BSDual-CNN	1.61 122	0.64 113	3.82 109	0.94 171	0.86 251	4.18 441	1.14 420	4.49 534	2.29 244	2.96 511	1.82 311	2.58 391	1.30 271	1.79 197	1.44 272	0.39 337	0.25 164	0.31 257	0.28 259	0.38 284	0.41 138

Any-RAFT	1.62 123	0.59 82	5.29 127	1.12 282	0.76 212	4.41 488	0.79 254	4.12 410	3.26 413	2.02 297	1.36 166	2.82 416	1.56 341	1.90 221	0.81 89	0.29 131	0.25 164	0.26 128	0.19 54	0.25 67	0.35 72

rvit_0105_4	1.63 124	1.29 382	12.50 179	0.94 171	0.54 96	1.56 61	0.84 291	2.84 185	3.25 411	0.82 78	0.94 73	1.10 179	0.86 151	1.65 162	1.07 173	0.43 379	0.45 367	0.35 352	0.31 335	0.44 362	0.45 168

ProNet	1.63 124	0.91 273	5.70 130	0.96 192	0.64 153	2.40 121	0.82 275	1.92 60	3.28 417	0.69 37	1.17 116	0.78 115	0.76 110	1.72 183	0.87 110	0.27 91	0.97 480	0.25 92	0.26 213	0.31 162	7.97 540

psmg	1.63 124	0.64 113	3.82 109	0.96 192	0.86 251	4.35 474	1.41 466	4.11 404	2.29 244	2.68 477	2.09 399	2.58 391	1.30 271	1.79 197	1.44 272	0.39 337	0.29 223	0.33 313	0.34 370	0.38 284	0.44 160

BUS	1.64 127	0.64 113	3.82 109	0.94 171	0.86 251	4.50 503	0.75 224	4.49 534	2.29 244	2.96 511	1.82 311	3.61 489	1.03 193	1.79 197	1.18 196	0.39 337	0.25 164	0.31 257	0.28 259	0.38 284	0.41 138

CASS	1.65 128	0.73 177	8.72 154	0.97 200	0.67 172	2.88 162	0.69 180	3.07 213	1.86 166	2.82 497	2.02 378	1.39 221	1.55 339	1.75 194	1.36 248	0.51 456	0.28 213	0.34 333	0.28 259	0.47 394	0.63 293
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	1.65 128	1.14 351	14.70 213	1.00 221	1.80 519	0.53 3	0.46 72	3.18 224	1.62 125	1.10 153	1.24 130	1.05 174	0.78 117	1.40 117	1.18 196	0.31 185	0.23 114	0.27 155	0.22 143	0.46 381	0.38 109

RAFT-Test	1.67 130	0.64 113	6.13 136	1.25 353	1.82 520	3.06 181	0.78 244	4.02 371	3.09 384	1.88 253	1.70 267	3.76 496	1.03 193	1.40 117	1.07 173	0.29 131	0.33 257	0.25 92	0.23 158	0.29 127	0.33 50

IGEV-Stereo++	1.68 131	0.48 22	1.27 17	0.77 66	1.31 412	3.87 356	0.33 21	3.41 251	1.72 148	0.89 113	1.20 120	0.68 84	1.03 193	1.15 48	0.49 6	0.23 37	0.22 86	0.23 36	0.18 34	0.26 85	13.90 571

iRaftStereo_RVC	1.70 132	1.18 358	3.88 113	0.99 213	0.46 54	3.83 341	0.41 52	2.41 112	1.60 115	1.69 223	1.76 284	1.81 287	0.83 143	1.58 155	1.23 212	0.31 185	4.86 562	0.29 215	0.26 213	0.33 208	4.33 514

rvit_0105_5	1.72 133	1.26 373	13.05 185	0.92 154	0.56 109	1.92 82	0.90 333	3.07 213	3.04 374	0.98 131	1.24 130	1.19 195	0.93 172	1.55 151	1.22 209	0.43 379	0.43 350	0.37 383	0.36 396	0.43 347	0.51 220

UniTT-Stereo	1.73 134	0.60 90	20.25 432	0.98 206	1.19 378	0.78 6	0.39 37	1.19 9	1.55 95	1.21 158	1.28 146	0.52 44	0.64 67	1.17 54	1.16 192	0.35 270	0.20 45	0.25 92	0.22 143	0.42 337	0.31 33

WQFJA1	1.75 135	0.88 257	10.32 163	0.99 213	1.22 388	3.50 263	0.74 211	3.45 260	1.91 175	1.47 191	2.95 513	0.96 163	1.14 237	1.80 203	1.38 254	0.29 131	0.35 280	0.35 352	0.39 424	0.39 298	0.44 160

WQFJX1	1.75 135	0.88 257	10.32 163	0.99 213	1.22 388	3.50 263	0.74 211	3.45 260	1.91 175	1.47 191	2.95 513	0.96 163	1.14 237	1.80 203	1.38 254	0.29 131	0.35 280	0.35 352	0.39 424	0.39 298	0.44 160

DDVS	1.78 137	0.84 246	3.58 104	1.32 384	1.15 358	3.17 195	0.77 237	3.35 245	1.86 166	1.88 253	1.91 355	2.91 426	1.42 300	6.19 394	1.85 367	0.47 418	0.65 443	0.35 352	0.38 415	0.48 401	1.01 383

Gwc-CoAtRS	1.80 138	0.61 97	14.92 217	1.08 260	0.61 136	2.88 162	0.63 146	2.47 124	1.62 125	1.80 245	1.50 198	2.73 404	1.17 249	1.35 103	1.08 175	0.30 161	0.22 86	0.25 92	0.23 158	0.28 109	0.30 26

test-1	1.81 139	0.72 171	9.51 158	1.02 228	1.57 476	3.85 348	0.60 125	4.07 386	1.51 87	1.94 267	1.81 308	2.04 330	0.91 166	1.39 115	1.73 344	0.27 91	0.93 473	0.31 257	0.25 196	0.29 127	1.37 412

sCroCo_RVC	1.81 139	0.93 288	19.44 342	1.04 240	1.05 328	0.97 9	0.61 129	2.08 81	1.36 57	0.71 44	1.28 146	0.82 124	1.10 224	1.31 87	0.97 145	0.54 472	0.41 337	0.33 313	0.30 316	0.46 381	0.48 201

Reg-Stereo(zero)	1.88 141	0.45 15	11.07 170	0.94 171	2.06 533	4.52 508	0.55 101	2.72 165	1.69 139	1.54 196	1.26 138	2.55 385	2.52 475	1.73 188	2.43 435	0.20 17	0.28 213	0.22 25	0.19 54	0.25 67	0.40 130

MIF-Stereo (partial)	1.93 142	0.69 148	21.14 547	0.74 56	1.02 313	1.07 14	0.49 76	2.75 170	1.78 156	0.82 78	1.22 126	0.80 120	0.90 164	1.68 166	1.63 316	0.38 329	0.24 145	0.33 313	0.26 213	0.41 325	0.32 38

cross-raft	1.95 143	0.66 129	16.17 244	1.23 337	0.92 281	2.25 106	0.70 183	3.69 297	1.68 136	1.78 240	1.53 202	3.15 446	1.13 231	1.35 103	1.06 171	0.24 44	0.23 114	0.26 128	0.24 180	0.29 127	0.45 168

rvit_0105_3	1.97 144	1.34 391	16.03 238	0.98 206	0.59 126	2.37 119	1.08 403	3.30 239	3.01 359	1.21 158	1.47 191	1.24 204	1.04 200	1.82 212	1.23 212	0.47 418	0.44 360	0.40 410	0.43 457	0.43 347	0.55 250

ISRNet	1.98 145	0.94 292	10.75 167	1.30 373	1.35 427	2.84 156	0.69 180	3.80 321	2.07 199	2.14 333	2.11 401	2.89 422	1.41 297	2.52 291	1.74 347	0.49 434	0.50 400	0.56 502	0.47 472	0.51 412	0.59 277

test_4	1.98 145	0.68 143	15.65 230	0.91 144	0.48 64	4.11 417	1.09 407	2.41 112	1.50 84	1.55 198	2.31 445	1.87 299	0.79 125	2.86 317	1.51 283	0.34 253	0.19 29	0.29 215	0.29 295	0.30 150	0.40 130

CREStereo++_RVC	1.98 145	0.59 82	19.94 390	0.87 118	0.55 103	4.02 394	0.31 15	1.75 47	2.09 200	1.65 212	2.20 423	0.85 129	0.65 70	1.03 21	0.72 57	0.29 131	0.16 5	0.23 36	1.22 565	0.25 67	0.22 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	1.98 145	0.87 253	20.35 448	0.80 85	0.37 16	4.05 402	0.38 33	1.50 20	1.65 131	2.03 302	2.16 412	0.84 126	0.93 172	1.09 40	0.68 44	0.30 161	0.36 293	0.24 64	0.20 89	0.26 85	0.46 178

XX-TBD	1.98 145	1.08 334	20.29 440	1.31 377	0.43 44	3.97 386	0.33 21	1.76 49	1.77 154	1.59 204	2.18 418	0.69 87	0.59 52	1.44 125	0.75 64	0.33 231	0.25 164	0.23 36	0.16 11	0.31 162	0.22 1

CSP-Net	1.99 150	1.70 432	4.84 123	1.22 330	1.02 313	3.42 241	1.30 446	3.66 288	2.11 207	2.07 316	1.93 364	2.40 361	1.48 318	8.56 444	1.62 312	0.51 456	0.41 337	0.27 155	0.27 232	0.44 362	0.54 246

plain	2.00 151	0.89 264	21.49 568	0.67 22	0.73 194	1.66 69	0.57 108	3.27 237	2.18 216	0.80 72	1.25 134	0.80 120	0.86 151	1.72 183	1.13 183	0.34 253	0.21 69	0.32 278	0.25 196	0.44 362	0.34 61

sAnonymous2	2.00 151	1.54 414	21.24 557	0.93 162	0.89 266	1.21 24	0.62 141	2.58 149	2.28 240	0.86 92	1.04 88	0.73 98	1.22 258	1.10 41	0.85 105	0.30 161	0.25 164	0.31 257	0.31 335	1.06 531	0.72 324

CroCo_RVC	2.00 151	1.54 414	21.24 557	0.93 162	0.89 266	1.21 24	0.62 141	2.58 149	2.28 240	0.86 92	1.04 88	0.73 98	1.22 258	1.10 41	0.85 105	0.30 161	0.25 164	0.31 257	0.31 335	1.06 531	0.72 324

PSMNet-ADL	2.01 154	0.78 221	2.89 92	1.11 272	0.86 251	4.13 422	0.80 264	3.84 329	2.26 234	1.74 234	1.87 342	2.90 424	1.81 405	10.37 499	2.34 428	0.49 434	0.47 384	0.29 215	0.30 316	0.39 298	0.56 253

GMStereo	2.01 154	2.26 472	20.93 524	0.90 138	0.48 64	1.67 70	0.56 104	1.90 58	2.19 218	1.58 203	1.31 153	0.87 137	0.74 101	1.68 166	1.00 157	0.41 351	0.21 69	0.30 237	0.32 351	0.50 407	0.46 178
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
anonymity	2.02 156	1.28 380	5.16 126	1.73 504	1.63 489	1.86 75	1.06 400	3.50 264	2.42 263	2.19 358	2.11 401	1.88 300	3.89 532	1.92 223	1.56 295	1.11 544	1.14 490	1.08 558	1.11 557	1.05 529	2.68 476

DMCA	2.02 156	1.07 330	11.33 173	1.17 308	0.96 295	3.92 372	0.89 318	3.80 321	3.11 385	2.89 501	1.58 232	2.35 358	1.17 249	1.79 197	2.25 420	0.42 362	0.29 223	0.42 430	0.27 232	0.38 284	0.43 154

GIP-stereo	2.03 158	0.67 133	4.11 118	1.51 456	1.13 354	2.91 166	0.42 54	3.45 260	3.19 394	0.67 33	0.78 42	0.90 145	0.76 110	1.06 29	0.69 50	0.29 131	0.25 164	0.25 92	0.17 23	0.26 85	17.22 598

CFNet_pseudo	2.03 158	0.74 186	12.75 181	0.87 118	0.74 199	3.91 365	0.65 155	4.04 378	1.93 181	1.93 261	1.79 298	3.25 454	1.61 353	2.51 287	1.25 225	0.32 204	0.37 300	0.53 490	0.28 259	0.64 461	0.50 214

DIP-Stereo	2.03 158	0.98 309	16.44 257	0.67 22	0.62 146	4.30 469	0.58 119	4.43 526	2.89 340	1.97 278	1.40 176	0.91 148	0.86 151	1.31 87	1.27 233	0.38 329	0.23 114	0.33 313	0.23 158	0.33 208	0.57 258
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	2.03 158	0.74 186	12.67 180	0.87 118	0.75 207	3.91 365	0.66 158	4.04 378	1.93 181	1.92 260	1.79 298	3.24 452	1.63 366	2.52 291	1.25 225	0.32 204	0.37 300	0.54 498	0.28 259	0.66 472	0.51 220

raftrobust	2.05 162	1.45 403	13.44 188	1.29 368	5.81 589	3.59 285	0.67 160	2.80 175	1.50 84	2.21 368	1.41 180	1.17 188	1.22 258	1.37 112	1.46 278	0.29 131	0.33 257	0.22 25	0.20 89	0.27 96	0.36 94

DCANet-4	2.06 163	0.58 73	15.30 221	0.86 111	0.44 48	4.16 433	0.57 108	4.31 490	3.28 417	2.31 398	1.82 311	1.04 173	1.54 336	1.69 172	1.56 295	0.35 270	0.24 145	0.24 64	0.19 54	0.25 67	0.57 258

s12784h	2.08 164	0.50 31	16.85 262	0.75 63	0.36 10	4.42 490	0.49 76	4.23 453	3.08 381	2.03 302	2.67 494	0.91 148	1.05 209	2.05 237	0.78 74	0.37 313	0.18 16	0.24 64	0.16 11	0.27 96	0.26 11

SCV	2.09 165	0.89 264	11.43 174	1.91 523	2.09 535	1.27 33	0.87 310	3.66 288	2.13 212	0.67 33	1.59 235	0.93 156	0.77 112	1.80 203	0.89 117	0.37 313	0.38 314	0.25 92	0.22 143	0.30 150	9.45 555

IER	2.09 165	0.91 273	14.11 199	0.97 200	1.15 358	3.17 195	0.89 318	3.59 279	2.39 257	2.15 340	1.98 371	2.27 347	2.11 438	2.39 279	1.80 358	0.35 270	0.24 145	0.36 372	0.30 316	0.34 231	0.42 147

ITSA-stereo	2.11 167	0.85 247	7.84 148	1.24 338	0.68 180	4.06 406	0.91 345	4.30 479	2.57 286	1.94 267	1.77 291	1.61 243	2.12 440	6.12 392	2.79 453	0.42 362	0.38 314	0.40 410	0.41 446	0.51 412	1.26 406

AEACV	2.12 168	0.67 133	6.33 137	1.38 407	1.50 458	3.53 273	0.90 333	2.83 182	1.60 115	0.91 116	0.81 48	0.80 120	1.61 353	1.56 153	0.73 60	0.25 60	0.60 432	0.26 128	0.27 232	0.29 127	15.65 588

R-Stereo Train	2.13 169	0.65 121	19.43 340	1.02 228	0.67 172	3.79 333	0.89 318	4.12 410	1.55 95	2.15 340	1.72 273	1.13 183	0.94 174	1.46 131	1.30 236	0.32 204	0.25 164	0.27 155	0.21 108	0.28 109	0.37 99

RAFT-Stereo	2.13 169	0.65 121	19.43 340	1.02 228	0.67 172	3.79 333	0.89 318	4.12 410	1.55 95	2.15 340	1.72 273	1.13 183	0.94 174	1.46 131	1.30 236	0.32 204	0.25 164	0.27 155	0.21 108	0.28 109	0.37 99
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_0075_2	2.14 171	0.76 211	21.42 567	0.91 144	1.26 399	2.49 129	0.68 171	2.30 106	2.10 202	1.42 182	1.86 336	1.45 231	0.85 147	1.49 138	1.03 165	0.47 418	0.40 330	0.48 460	0.38 415	0.47 394	0.53 238

MMNet	2.15 172	1.33 389	12.06 176	1.22 330	1.23 391	3.55 277	0.89 318	3.84 329	2.26 234	2.19 358	1.78 295	2.15 339	2.10 436	3.70 341	2.35 429	0.45 397	0.38 314	0.34 333	0.28 259	0.40 305	0.52 230

PCWNet_CMD	2.16 173	0.71 163	15.44 225	0.84 96	0.76 212	3.38 232	0.68 171	3.69 297	2.24 227	1.72 228	1.63 246	3.20 449	3.00 498	2.09 242	1.23 212	0.32 204	0.37 300	0.47 454	0.27 232	0.65 468	0.51 220

SFCPSM	2.16 173	0.75 200	15.82 233	0.91 144	0.98 297	3.74 322	1.27 443	4.15 424	2.56 283	1.90 256	1.82 311	1.64 248	1.39 288	2.51 287	1.57 298	0.36 297	0.28 213	0.39 405	0.36 396	0.36 265	0.50 214

MSMDNet	2.16 173	0.71 163	15.36 223	0.86 111	0.75 207	3.41 239	0.69 180	3.70 300	2.25 230	1.73 231	1.64 251	3.21 450	2.95 490	2.09 242	1.24 218	0.32 204	0.37 300	0.45 445	0.27 232	0.63 456	0.50 214

SCV_C0	2.17 176	0.93 288	12.88 182	0.96 192	1.06 333	1.27 33	0.63 146	3.68 292	3.30 426	1.03 143	1.26 138	0.73 98	0.66 77	1.73 188	1.06 171	0.35 270	1.97 516	0.25 92	0.21 108	0.29 127	9.23 554

rvit_105_1	2.17 176	1.36 393	16.82 261	1.09 264	0.68 180	2.78 152	1.26 442	3.55 270	2.90 342	1.40 176	1.57 224	1.29 209	1.14 237	2.91 319	1.49 281	0.55 475	0.47 384	0.45 445	0.61 516	0.45 371	0.63 293

test_3	2.17 176	0.58 73	18.64 306	1.11 272	0.78 220	2.15 98	0.85 298	4.42 524	1.47 74	2.00 286	1.20 120	2.02 327	0.79 125	2.70 308	1.35 241	0.29 131	1.04 484	0.29 215	0.29 295	0.31 162	1.07 391

CFNet-RSSM	2.17 176	0.56 61	20.50 472	1.08 260	0.57 121	3.42 241	0.62 141	4.24 459	1.60 115	1.73 231	1.39 173	2.55 385	1.19 254	1.36 107	1.04 166	0.29 131	0.20 45	0.26 128	0.23 158	0.28 109	0.32 38

zero-FE	2.19 180	0.56 61	26.48 606	0.91 144	1.44 447	1.41 52	0.83 279	2.29 105	0.91 10	0.59 8	0.65 28	0.54 50	0.78 117	2.84 315	1.09 177	0.39 337	0.30 233	0.25 92	0.19 54	1.03 527	0.39 123

HI	2.19 180	1.11 342	19.93 387	1.14 291	0.69 188	2.98 176	0.45 66	2.58 149	1.87 169	2.18 351	1.65 254	2.41 365	1.83 410	1.72 183	1.63 316	0.30 161	0.17 8	0.28 190	0.31 335	0.27 96	0.32 38

CoSv	2.19 180	1.11 342	19.93 387	1.14 291	0.69 188	2.98 176	0.45 66	2.58 149	1.87 169	2.18 351	1.65 254	2.41 365	1.83 410	1.72 183	1.63 316	0.30 161	0.17 8	0.28 190	0.31 335	0.27 96	0.32 38

H2IRNET	2.19 180	0.83 241	19.13 323	1.25 353	0.61 136	4.48 501	0.44 63	2.94 195	1.86 166	1.08 148	2.29 440	1.67 249	1.40 292	2.18 258	1.64 322	0.41 351	0.21 69	0.33 313	0.37 406	0.38 284	0.39 123

test-3	2.19 180	0.59 82	18.63 305	1.13 287	0.75 207	2.07 94	0.89 318	4.37 512	1.53 90	2.25 375	1.20 120	2.05 333	0.79 125	2.68 304	1.35 241	0.29 131	0.95 476	0.28 190	0.27 232	0.27 96	1.47 423

test_1	2.19 180	0.59 82	18.67 307	1.13 287	0.78 220	2.07 94	0.89 318	4.37 512	1.53 90	2.18 351	1.20 120	2.05 333	0.78 117	2.68 304	1.36 248	0.29 131	0.93 473	0.28 190	0.27 232	0.28 109	1.53 427

ICVP	2.19 180	0.72 171	19.18 327	1.03 233	0.88 264	4.22 455	0.94 362	3.44 256	1.69 139	1.68 219	1.76 284	1.35 214	1.19 254	1.80 203	1.40 260	0.58 483	0.37 300	0.34 333	0.30 316	0.41 325	0.59 277
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MM-Stereo_test3	2.20 187	0.95 297	19.62 353	1.94 526	1.18 370	1.95 83	0.83 279	3.56 272	3.91 501	1.33 169	1.86 336	1.10 179	0.68 83	1.48 136	1.63 316	0.29 131	0.35 280	0.27 155	0.22 143	0.37 271	0.56 253

test_sample2	2.20 187	0.70 156	6.07 134	1.49 448	0.81 232	2.96 171	0.86 303	4.13 414	3.31 429	2.07 316	1.54 213	1.56 239	1.63 366	10.61 503	1.80 358	0.33 231	0.77 461	0.32 278	0.32 351	0.38 284	2.35 465

Anonymous3	2.20 187	0.80 229	20.08 410	0.86 111	0.86 251	4.46 494	0.84 291	3.64 287	1.40 63	1.37 174	1.40 176	1.11 182	1.03 193	1.71 177	1.24 218	0.75 524	0.58 429	0.34 333	0.35 385	0.48 401	0.65 302

AdaStereo	2.22 190	0.90 270	16.41 255	1.33 389	0.83 238	3.21 200	1.12 415	4.25 470	2.91 344	2.06 310	1.76 284	2.47 378	1.17 249	1.93 226	1.65 325	0.50 448	0.26 189	0.43 434	0.29 295	0.46 381	0.39 123
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
UPFNet	2.23 191	0.86 249	14.25 201	1.28 362	1.44 447	3.51 269	1.34 452	4.05 381	2.11 207	2.44 442	1.53 202	2.41 365	1.39 288	3.62 340	1.91 380	0.41 351	0.41 337	0.37 383	0.32 351	0.44 362	0.48 201

StereoDRNet-Refined	2.23 191	0.98 309	10.62 166	1.25 353	0.78 220	3.29 219	0.71 188	3.96 355	2.20 221	2.43 439	2.05 389	2.97 428	1.46 312	6.87 414	2.33 427	0.37 313	0.25 164	0.42 430	0.34 370	0.47 394	0.80 346
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBFPSM	2.24 193	2.06 460	12.12 177	1.13 287	1.05 328	2.85 157	1.23 438	3.37 248	2.05 197	1.82 247	1.33 158	4.55 539	4.00 534	2.38 278	2.35 429	0.27 91	0.38 314	0.32 278	0.28 259	0.39 298	0.89 364

HCRNet	2.24 193	0.74 186	14.54 208	0.82 92	1.36 429	4.11 417	0.70 183	3.61 283	3.03 369	1.83 249	1.61 237	1.58 240	1.40 292	5.79 379	1.60 307	0.35 270	0.28 213	0.36 372	0.29 295	0.34 231	0.46 178

Occ-G	2.25 195	0.74 186	13.22 187	0.90 138	0.89 266	1.52 59	0.78 244	1.82 53	2.87 337	1.65 212	0.89 59	2.18 340	0.89 161	1.04 26	1.69 332	0.28 112	0.27 202	0.26 128	0.19 54	0.25 67	12.70 568

gcap-zeroshot	2.25 195	0.74 186	19.48 344	0.97 200	1.18 370	3.50 263	0.83 279	3.21 226	2.66 299	1.86 251	1.23 128	3.24 452	0.88 155	1.92 223	0.94 134	0.34 253	0.43 350	0.28 190	0.22 143	0.29 127	0.83 350

GANet-ADL	2.25 195	0.80 229	20.17 417	1.28 362	0.69 188	3.83 341	0.75 224	3.63 285	1.83 161	1.68 219	2.04 382	2.09 337	1.10 224	1.63 161	1.43 268	0.42 362	0.33 257	0.26 128	0.23 158	0.43 347	0.41 138

ROB_FTStereo_v2	2.25 195	0.74 186	20.45 460	0.77 66	0.38 18	4.66 537	0.74 211	2.54 134	3.20 396	2.00 286	1.53 202	1.77 272	1.14 237	2.13 250	0.96 142	0.50 448	0.22 86	0.32 278	0.28 259	0.40 305	0.35 72

PSM-adaLoss	2.26 199	0.74 186	20.53 475	0.77 66	0.38 18	4.67 538	0.71 188	2.54 134	3.22 406	2.00 286	1.53 202	1.77 272	1.13 231	2.22 264	0.96 142	0.50 448	0.23 114	0.32 278	0.28 259	0.40 305	0.35 72

ROB_FTStereo	2.26 199	0.74 186	20.44 457	0.77 66	0.38 18	4.65 534	0.75 224	2.54 134	3.19 394	2.00 286	1.54 213	1.77 272	1.13 231	2.28 271	0.94 134	0.49 434	0.22 86	0.32 278	0.28 259	0.40 305	0.35 72

GES	2.26 199	0.79 225	19.68 363	1.12 282	0.59 126	4.30 469	1.01 384	3.90 340	1.59 109	1.78 240	1.78 295	1.28 207	1.75 393	1.80 203	1.61 310	0.42 362	0.29 223	0.33 313	0.31 335	0.45 371	0.50 214

dd	2.27 202	3.06 491	20.18 418	0.96 192	0.51 84	4.24 461	0.74 211	1.94 63	2.43 266	1.48 193	1.28 146	1.19 195	1.05 209	1.82 212	1.69 332	0.63 498	0.34 270	0.35 352	0.33 360	0.61 445	0.57 258

HUI-Stereo	2.27 202	0.74 186	20.56 482	0.77 66	0.38 18	4.67 538	0.78 244	2.54 134	3.23 409	2.00 286	1.53 202	1.77 272	1.13 231	2.21 263	0.93 126	0.49 434	0.23 114	0.32 278	0.28 259	0.40 305	0.35 72

iGMRVC	2.27 202	0.74 186	20.46 461	0.77 66	0.38 18	4.65 534	0.73 201	2.54 134	3.21 399	2.00 286	1.53 202	1.77 272	1.14 237	2.47 284	0.99 153	0.51 456	0.23 114	0.32 278	0.28 259	0.40 305	0.35 72

RAFT-IKP	2.27 202	0.74 186	20.55 478	0.77 66	0.38 18	4.64 533	0.73 201	2.54 134	3.21 399	2.00 286	1.53 202	1.77 272	1.13 231	2.25 270	1.00 157	0.51 456	0.22 86	0.32 278	0.28 259	0.40 305	0.35 72

Patchmatch Stereo++	2.28 206	0.74 186	20.54 476	0.77 66	0.38 18	4.67 538	0.75 224	2.55 141	3.21 399	2.00 286	1.53 202	1.77 272	1.14 237	2.46 281	0.98 150	0.51 456	0.23 114	0.32 278	0.28 259	0.40 305	0.35 72
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	2.28 206	0.74 186	20.54 476	0.77 66	0.38 18	4.67 538	0.75 224	2.55 141	3.21 399	2.00 286	1.53 202	1.77 272	1.14 237	2.46 281	0.98 150	0.51 456	0.23 114	0.32 278	0.28 259	0.40 305	0.35 72

CRE-IMP	2.28 206	0.68 143	19.67 362	0.85 102	0.39 34	4.54 512	0.80 264	2.63 157	4.84 560	1.96 275	1.51 199	1.86 296	0.96 177	1.52 145	1.43 268	0.47 418	0.21 69	0.31 257	0.26 213	0.41 325	0.35 72

test_sample1	2.29 209	0.72 171	5.74 131	1.51 456	0.86 251	2.35 115	0.64 151	4.07 386	3.45 465	2.01 295	1.51 199	1.70 257	1.71 387	9.53 464	1.73 344	0.31 185	0.97 480	0.31 257	0.31 335	0.33 208	6.12 531

MyStereo07	2.29 209	1.18 358	20.10 413	1.04 240	1.21 386	3.96 384	0.95 367	2.13 87	3.37 444	1.09 150	1.28 146	0.68 84	0.91 166	1.74 193	0.86 108	0.26 79	3.49 554	0.34 333	0.27 232	0.43 347	0.49 209

DisPM	2.29 209	0.61 97	20.25 432	1.79 513	0.52 90	4.58 523	0.77 237	2.50 127	2.22 224	2.49 450	1.82 311	1.45 231	1.01 189	2.73 309	1.04 166	0.48 427	0.20 45	0.32 278	0.31 335	0.32 184	0.45 168

RALAANet	2.29 209	2.73 485	21.08 536	1.29 368	0.94 291	1.45 54	0.68 171	3.25 234	2.61 291	2.02 297	1.80 303	1.28 207	1.04 200	2.12 248	1.79 357	0.30 161	0.22 86	0.27 155	0.27 232	0.41 325	0.35 72

ADStereo(finetuned)	2.30 213	0.97 306	17.29 272	0.86 111	0.43 44	4.17 438	0.59 121	4.31 490	3.29 422	2.35 416	1.86 336	1.18 191	3.35 518	1.69 172	1.59 303	0.34 253	0.25 164	0.23 36	0.19 54	0.31 162	0.72 324

FENet	2.30 213	0.61 97	20.21 425	1.43 435	0.68 180	4.04 398	0.60 125	4.01 366	2.26 234	2.03 302	1.13 109	2.42 369	1.42 300	1.72 183	1.43 268	0.36 297	0.24 145	0.33 313	0.27 232	0.29 127	0.51 220

DCVSM-stereo	2.31 215	0.72 171	20.28 435	1.15 294	0.93 285	2.53 137	0.75 224	2.70 163	1.69 139	2.56 457	1.53 202	3.27 455	1.71 387	2.23 265	1.38 254	0.36 297	0.53 409	0.41 419	0.33 360	0.46 381	0.64 298

CFNet_ucs	2.32 216	0.75 200	17.05 266	0.90 138	0.81 232	3.86 351	0.68 171	4.31 490	2.68 300	2.13 331	2.04 382	3.30 457	1.24 261	2.63 300	1.23 212	0.37 313	0.46 373	0.56 502	0.30 316	0.67 474	0.53 238

RAFT+CT+SA	2.32 216	1.30 385	19.71 365	1.01 224	1.41 441	4.04 398	0.92 353	3.96 355	1.64 129	1.64 209	1.69 265	1.63 247	1.18 252	3.06 325	1.19 201	0.28 112	0.22 86	0.32 278	0.34 370	0.34 231	0.47 190

NRIStereo	2.32 216	0.69 148	20.07 404	1.35 393	0.38 18	4.73 553	0.89 318	2.43 117	3.35 442	1.95 273	1.37 169	1.75 265	1.21 257	2.97 322	1.35 241	0.49 434	0.22 86	0.29 215	0.26 213	0.31 162	0.33 50

AIO-test1	2.33 219	1.54 414	20.24 430	0.97 200	1.61 483	3.42 241	0.94 362	4.22 447	1.71 145	0.97 128	1.35 161	0.98 165	0.74 101	4.52 359	1.40 260	0.27 91	0.24 145	0.28 190	0.35 385	0.34 231	0.46 178

MSKI-zero shot	2.33 219	0.69 148	20.22 427	1.14 291	0.77 216	4.05 402	0.68 171	3.95 353	1.51 87	1.93 261	2.35 449	1.91 306	0.71 87	3.01 323	0.79 83	0.28 112	1.47 500	0.27 155	0.21 108	0.28 109	0.44 160

Pruner-Stereo	2.33 219	0.70 156	20.66 499	2.05 536	0.48 64	4.73 553	0.78 244	2.55 141	2.70 303	2.47 445	1.57 224	1.48 234	1.03 193	1.71 177	1.55 293	0.48 427	0.21 69	0.34 333	0.30 316	0.31 162	0.42 147

hknet	2.34 222	0.78 221	13.86 194	0.94 171	1.07 334	4.18 441	1.14 420	4.49 534	3.00 354	2.96 511	1.82 311	3.47 472	1.30 271	4.11 354	1.77 352	0.35 270	0.25 164	0.31 257	0.28 259	0.38 284	0.41 138

UDGNet	2.34 222	1.71 433	20.28 435	1.42 428	0.62 146	4.39 482	0.67 160	1.82 53	2.28 240	1.40 176	1.21 125	0.99 167	1.00 186	2.23 265	1.23 212	1.14 546	0.35 280	1.30 567	0.98 551	1.11 540	0.62 290

FSD	2.35 224	0.67 133	1.30 18	0.84 96	0.76 212	0.77 5	0.67 160	1.63 32	2.26 234	0.76 57	0.63 24	1.69 253	0.72 91	1.05 27	0.78 74	0.59 487	7.66 575	0.57 506	0.54 499	0.57 433	22.45 608

qqq1	2.35 224	0.73 177	8.34 150	1.41 419	0.61 136	2.04 88	0.72 192	4.30 479	4.43 532	2.41 435	2.40 457	1.94 310	1.52 329	10.99 519	1.36 248	0.35 270	0.84 467	0.30 237	0.25 196	0.31 162	1.75 439

fff1	2.35 224	0.73 177	8.34 150	1.41 419	0.61 136	2.04 88	0.72 192	4.30 479	4.43 532	2.41 435	2.40 457	1.94 310	1.52 329	10.99 519	1.36 248	0.35 270	0.84 467	0.30 237	0.25 196	0.31 162	1.75 439

StereoVision	2.36 227	1.15 353	20.38 451	1.07 257	1.79 517	2.58 141	0.61 129	3.14 219	2.34 251	1.33 169	3.46 537	1.85 295	0.88 155	2.12 248	2.01 396	0.46 409	0.36 293	0.37 383	0.36 396	0.50 407	0.41 138

LL-Strereo2	2.36 227	1.81 444	19.35 337	1.04 240	1.03 318	3.73 320	1.35 455	2.70 163	2.04 196	1.76 237	1.44 185	1.82 289	0.73 93	1.48 136	1.53 287	0.33 231	0.30 233	0.55 499	0.35 385	0.30 150	3.51 502

SepStereo	2.36 227	0.76 211	7.72 145	1.16 301	1.64 493	2.96 171	2.10 527	4.14 419	3.31 429	4.16 559	2.51 475	2.56 389	1.81 405	8.34 440	1.83 363	0.44 388	0.23 114	0.39 405	0.25 196	0.42 337	0.45 168

RAFT	2.36 227	1.62 424	18.03 291	1.75 508	0.54 96	1.91 79	0.91 345	3.24 231	3.65 483	1.64 209	1.73 279	3.45 471	1.58 342	1.82 212	1.74 347	0.42 362	1.06 485	0.40 410	0.32 351	0.44 362	1.03 387

DCANet	2.37 231	0.98 309	20.47 464	0.86 111	0.43 44	4.18 441	0.59 121	4.31 490	3.29 422	2.35 416	1.86 336	1.18 191	1.63 366	1.69 172	1.59 303	0.34 253	0.25 164	0.24 64	0.19 54	0.31 162	0.73 329

gwcnet-sp	2.38 232	1.51 410	17.58 281	1.11 272	0.92 281	3.59 285	1.03 391	3.79 316	2.43 266	2.60 464	1.63 246	1.80 284	1.61 353	3.87 346	1.99 389	0.33 231	0.32 247	0.30 237	0.29 295	0.40 305	0.47 190

scenet	2.38 232	1.51 410	17.58 281	1.11 272	0.92 281	3.59 285	1.03 391	3.79 316	2.43 266	2.60 464	1.63 246	1.80 284	1.61 353	3.87 346	1.99 389	0.33 231	0.32 247	0.30 237	0.29 295	0.40 305	0.47 190

ssnet	2.38 232	1.51 410	17.58 281	1.11 272	0.92 281	3.59 285	1.03 391	3.79 316	2.43 266	2.60 464	1.63 246	1.80 284	1.61 353	3.87 346	1.99 389	0.33 231	0.32 247	0.30 237	0.29 295	0.40 305	0.47 190

DSFCA	2.38 232	1.03 324	11.06 169	1.15 294	1.18 370	3.97 386	1.75 503	3.63 285	2.44 272	3.14 525	1.68 261	2.90 424	2.48 470	5.38 371	3.17 473	0.49 434	0.45 367	0.37 383	0.37 406	0.54 420	0.46 178

SMFormer	2.40 236	0.73 177	8.34 150	1.41 419	0.61 136	2.04 88	0.72 192	4.30 479	4.43 532	2.41 435	2.40 457	1.94 310	1.52 329	10.99 519	3.10 470	0.35 270	0.84 467	0.36 372	0.33 360	0.40 305	0.77 338

fff	2.40 236	0.96 301	20.47 464	0.84 96	0.38 18	4.15 430	0.57 108	4.30 479	2.85 329	2.31 398	1.82 311	1.19 195	2.98 494	1.68 166	1.57 298	0.35 270	0.24 145	0.23 36	0.19 54	0.25 67	0.57 258

csc	2.40 236	0.96 301	20.47 464	0.84 96	0.38 18	4.15 430	0.57 108	4.30 479	2.85 329	2.31 398	1.82 311	1.19 195	2.98 494	1.68 166	1.57 298	0.35 270	0.24 145	0.23 36	0.19 54	0.25 67	0.57 258

cscssc	2.40 236	0.96 301	20.47 464	0.84 96	0.38 18	4.15 430	0.57 108	4.30 479	2.85 329	2.31 398	1.82 311	1.19 195	2.98 494	1.68 166	1.57 298	0.35 270	0.24 145	0.23 36	0.19 54	0.25 67	0.57 258

ACVNet	2.40 236	0.97 306	20.20 421	0.94 171	0.86 251	4.22 455	0.79 254	2.97 205	2.85 329	1.93 261	1.91 355	3.07 439	1.46 312	1.52 145	2.37 432	0.33 231	0.27 202	0.30 237	0.27 232	0.42 337	0.35 72

DISCO	2.40 236	0.99 318	11.99 175	1.81 514	1.12 351	3.47 252	1.24 440	3.34 244	2.57 286	2.73 484	1.96 367	4.52 538	1.90 421	4.18 356	3.62 482	0.37 313	0.27 202	0.31 257	0.30 316	0.70 483	0.62 290

RAFT_CTSACE	2.41 242	1.83 447	20.33 446	1.77 512	1.39 435	3.50 263	1.03 391	3.25 234	1.64 129	1.80 245	2.04 382	2.82 416	1.78 399	2.11 247	1.10 179	0.27 91	0.24 145	0.28 190	0.30 316	0.31 162	0.33 50

TestStereo	2.41 242	1.95 456	19.15 324	0.77 66	0.61 136	1.83 74	0.58 119	2.33 108	1.53 90	1.44 187	1.37 169	1.26 205	0.90 164	11.59 550	0.94 134	0.36 297	0.19 29	0.33 313	0.24 180	0.45 371	0.32 38

DeepStereo_RVC	2.42 244	0.70 156	18.41 299	0.79 81	0.43 44	4.50 503	0.70 183	2.51 128	3.51 473	2.02 297	1.79 298	1.54 238	6.35 562	1.93 226	1.22 209	0.47 418	0.22 86	0.29 215	0.29 295	0.35 246	0.40 130

model_zeroshot	2.43 245	0.72 171	19.99 397	1.24 338	1.23 391	3.70 314	0.63 146	3.76 311	1.61 121	2.79 492	1.41 180	2.24 344	0.82 142	2.87 318	1.22 209	0.33 231	0.52 406	0.30 237	0.25 196	0.28 109	2.59 472

MIPNet	2.43 245	1.13 348	20.00 398	0.93 162	0.58 125	4.74 555	0.62 141	4.33 501	2.95 347	1.94 267	1.49 195	1.52 237	1.96 424	2.77 310	1.60 307	0.35 270	0.20 45	0.27 155	0.23 158	0.32 184	0.59 277

tta	2.44 247	0.73 177	8.34 150	1.41 419	0.61 136	2.04 88	0.72 192	4.30 479	4.43 532	2.41 435	2.40 457	1.94 310	1.52 329	10.99 519	3.10 470	0.35 270	0.84 467	0.36 372	0.33 360	0.31 162	1.75 439

iinet-f	2.44 247	1.82 446	14.97 218	1.21 326	1.11 348	3.78 331	1.10 412	4.19 439	2.90 342	2.10 324	1.76 284	2.99 430	2.97 492	2.84 315	2.79 453	0.38 329	0.38 314	0.28 190	0.28 259	0.50 407	0.47 190

test_5	2.45 249	1.43 400	19.72 367	1.20 320	1.39 435	3.88 357	1.25 441	4.03 374	1.98 189	1.74 234	1.82 311	1.86 296	1.78 399	3.57 337	1.35 241	0.33 231	0.21 69	0.35 352	0.33 360	0.34 231	0.43 154

acv_ft	2.45 249	0.97 306	19.57 350	1.15 294	2.01 529	2.97 174	0.96 373	3.88 336	2.85 329	2.34 414	1.91 355	3.07 439	1.65 375	1.52 145	2.26 421	0.33 231	0.27 202	0.30 237	0.27 232	0.42 337	0.35 72

riskmin	2.46 251	0.61 97	12.91 184	1.22 330	1.65 497	3.56 280	0.61 129	4.30 479	1.50 84	1.86 251	1.16 115	4.30 529	2.02 429	1.53 148	1.32 239	0.29 131	0.95 476	0.34 333	0.23 158	0.43 347	8.34 548

PFNet+	2.46 251	0.64 113	21.10 543	0.98 206	0.48 64	4.63 531	0.83 279	2.47 124	3.48 470	2.14 333	1.67 259	1.34 212	1.03 193	4.66 361	1.35 241	0.49 434	0.33 257	0.38 399	0.39 424	0.33 208	0.49 209

testlalala2	2.47 253	0.75 200	20.46 461	2.58 560	2.91 555	3.80 336	0.76 233	4.20 441	3.87 499	1.45 190	1.57 224	2.43 371	0.80 130	1.23 67	0.71 54	0.28 112	0.33 257	0.24 64	0.21 108	0.35 246	0.38 109

CoDeX	2.47 253	0.91 273	13.65 190	1.03 233	1.17 368	3.28 216	1.30 446	4.17 430	2.99 352	1.78 240	1.85 330	2.04 330	1.46 312	9.99 483	1.66 326	0.38 329	0.28 213	0.32 278	0.28 259	0.34 231	0.57 258

iRaft-Stereo_5w	2.47 253	1.37 394	13.85 192	0.87 118	0.99 302	3.22 203	0.84 291	3.72 305	2.12 209	1.57 201	2.49 471	2.20 342	2.22 451	9.12 453	2.03 400	0.48 427	0.27 202	0.35 352	0.29 295	0.48 401	0.94 373

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 256	1.68 429	20.50 472	1.11 272	1.32 417	4.13 422	0.42 54	3.23 230	3.30 426	2.05 309	2.40 457	1.61 243	1.11 227	1.49 138	1.63 316	0.22 31	0.22 86	0.26 128	0.24 180	0.31 162	2.47 471

HITNet	2.49 256	2.91 488	19.23 332	1.54 464	0.57 121	3.47 252	0.79 254	4.16 426	2.93 345	2.18 351	1.65 254	1.68 252	1.45 307	2.17 256	2.99 465	0.28 112	0.20 45	0.41 419	0.27 232	0.45 371	0.52 230
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GwcNet-ADL	2.51 258	0.75 200	21.41 566	0.98 206	0.73 194	4.58 523	0.95 367	4.46 532	2.61 291	2.06 310	1.80 303	2.54 384	1.24 261	1.98 232	1.73 344	0.41 351	0.46 373	0.24 64	0.27 232	0.41 325	0.55 250

HHNet	2.51 258	0.76 211	20.83 515	0.67 22	0.67 172	4.07 407	0.90 333	3.85 331	1.59 109	2.14 333	4.91 556	0.98 165	3.32 515	1.73 188	1.80 358	0.41 351	0.20 45	0.31 257	0.28 259	0.38 284	0.44 160

MM-Stereo_test1	2.52 260	0.64 113	20.07 404	1.83 515	0.52 90	1.86 75	0.77 237	3.11 215	3.40 453	1.77 239	1.12 107	0.87 137	0.97 179	1.54 150	1.51 283	0.27 91	2.44 535	0.27 155	0.24 180	0.37 271	6.91 537

EGLCR-Stereo	2.52 260	0.56 61	9.39 157	1.16 301	0.81 232	5.24 568	0.61 129	4.20 441	1.56 99	1.09 150	0.71 32	1.09 177	0.66 77	1.92 223	0.82 94	0.29 131	0.30 233	0.29 215	0.24 180	0.37 271	19.09 602

DAS	2.52 260	0.76 211	7.72 145	1.16 301	1.64 493	2.96 171	2.10 527	4.14 419	3.31 429	4.16 559	2.51 475	2.56 389	1.81 405	11.54 548	1.83 363	0.44 388	0.23 114	0.39 405	0.25 196	0.42 337	0.45 168

GMM-Stereo	2.52 260	0.56 61	20.57 486	0.92 154	0.83 238	4.18 441	1.88 511	2.51 128	2.40 260	2.48 447	2.30 444	1.69 253	1.84 413	2.93 321	1.25 225	0.32 204	0.19 29	0.33 313	0.49 480	0.37 271	2.40 467

MLCV	2.52 260	1.77 438	18.20 296	1.17 308	0.63 149	3.60 289	0.53 97	3.88 336	2.35 254	2.82 497	2.24 429	1.99 322	1.42 300	4.59 360	3.09 469	0.39 337	0.22 86	0.33 313	0.22 143	0.35 246	0.52 230

ToySt	2.53 265	0.89 264	19.20 329	1.12 282	0.95 293	3.47 252	1.13 417	3.72 305	2.25 230	1.36 172	1.71 271	2.22 343	1.59 345	2.14 253	1.81 362	0.28 112	0.64 440	0.30 237	0.33 360	0.43 347	5.14 523

LMCR-Stereo	2.53 265	2.30 474	18.81 310	1.64 488	0.86 251	3.88 357	1.14 420	4.33 501	1.63 127	2.27 384	2.35 449	1.13 183	2.41 465	2.63 300	2.26 421	1.06 542	0.24 145	0.29 215	0.25 196	0.62 450	0.42 147

UNet	2.53 265	0.91 273	20.07 404	1.19 318	1.44 447	3.45 249	0.75 224	3.80 321	1.98 189	2.09 322	1.57 224	2.74 407	2.37 462	3.51 335	2.52 444	0.35 270	0.30 233	0.41 419	0.28 259	0.40 305	0.50 214

UCFNet_RVC	2.53 265	1.29 382	20.56 482	1.42 428	1.40 440	4.01 391	1.04 396	2.79 173	1.67 135	2.27 384	1.88 344	2.94 427	1.50 323	3.48 333	1.68 329	0.37 313	0.29 223	0.52 483	0.41 446	0.55 423	0.51 220

MyStereo04	2.54 269	1.18 358	18.82 312	1.04 240	1.21 386	3.96 384	0.95 367	4.02 371	3.01 359	2.06 310	1.27 144	2.33 354	1.66 376	2.06 238	2.01 396	0.26 79	3.49 554	0.34 333	0.27 232	0.43 347	0.49 209

MC-Stereo	2.54 269	0.58 73	6.38 138	1.30 373	1.37 432	4.56 522	0.60 125	2.08 81	1.57 103	1.97 278	1.68 261	0.89 143	1.12 230	1.46 131	0.88 114	0.27 91	8.44 579	0.27 155	0.22 143	0.26 85	14.87 578

Sa-1000	2.54 269	1.47 406	20.36 449	1.16 301	0.55 103	4.07 407	1.39 463	4.49 534	3.01 359	2.06 310	2.79 504	1.84 292	1.43 304	2.68 304	1.53 287	0.31 185	0.26 189	0.36 372	0.33 360	0.37 271	0.46 178

LCNet	2.54 269	0.60 90	20.89 521	1.01 224	0.57 121	3.60 289	1.21 436	3.20 225	1.70 142	2.17 347	1.76 284	1.43 228	4.12 536	3.61 338	0.94 134	0.32 204	0.20 45	0.28 190	0.76 533	0.50 407	1.83 449

AFF-stereo	2.54 269	3.44 499	20.84 518	1.30 373	0.48 64	3.94 376	0.48 75	3.30 239	3.40 453	1.94 267	2.21 427	2.10 338	1.51 325	2.36 277	1.62 312	0.23 37	0.21 69	0.25 92	0.25 196	0.33 208	0.53 238

YMNet	2.55 274	1.78 439	14.80 214	1.41 419	1.67 503	3.95 378	0.96 373	3.86 332	3.02 363	2.68 477	2.57 483	3.35 463	1.53 333	3.40 331	2.57 446	0.49 434	0.54 411	0.52 483	0.49 480	0.76 499	0.69 314

YMNet_1	2.55 274	1.78 439	14.80 214	1.41 419	1.67 503	3.95 378	0.96 373	3.86 332	3.02 363	2.68 477	2.57 483	3.35 463	1.53 333	3.40 331	2.57 446	0.49 434	0.54 411	0.52 483	0.49 480	0.76 499	0.69 314

MyStereo05	2.55 274	1.07 330	19.87 382	1.06 250	1.08 337	4.26 463	0.86 303	4.10 401	3.01 359	2.19 358	1.26 138	2.30 351	1.64 369	2.13 250	1.99 389	0.25 60	2.43 533	0.34 333	0.27 232	0.46 381	0.48 201

SA	2.55 274	1.54 414	20.70 504	1.12 282	0.48 64	4.26 463	1.33 451	4.45 530	3.28 417	1.68 219	1.96 367	1.69 253	2.25 454	2.60 298	1.57 298	0.30 161	0.29 223	0.37 383	0.38 415	0.36 265	0.47 190

KYRaft	2.55 274	0.57 69	20.60 491	0.98 206	0.51 84	4.38 478	1.76 504	2.51 128	1.59 109	2.48 447	2.98 515	1.99 322	3.36 519	2.17 256	0.96 142	0.34 253	0.22 86	0.33 313	0.46 470	0.38 284	2.44 469

RAFT-345	2.55 274	0.60 90	19.89 384	1.22 330	0.49 73	4.43 491	0.77 237	1.68 36	3.54 475	2.09 322	3.10 522	1.95 314	1.30 271	6.65 405	1.47 279	0.41 351	0.23 114	0.32 278	0.26 213	0.29 127	0.28 17

DLCB_ROB	2.55 274	1.32 388	10.26 162	1.31 377	1.04 324	2.94 168	1.29 445	3.81 325	2.73 307	2.93 505	2.17 413	3.37 465	1.53 333	10.40 500	3.26 475	0.42 362	0.35 280	0.41 419	0.37 406	0.43 347	0.68 310

TestStereo1	2.56 281	1.41 398	20.56 482	1.63 484	0.74 199	4.13 422	1.34 452	3.93 349	3.38 447	1.61 205	2.56 480	1.43 228	2.13 443	2.55 295	1.70 335	0.32 204	0.22 86	0.34 333	0.26 213	0.40 305	0.53 238

CRFU-Net	2.56 281	0.89 264	10.77 168	2.53 557	1.09 340	3.91 365	1.40 464	3.87 335	1.92 179	2.25 375	1.80 303	3.32 460	7.85 577	5.53 376	1.54 290	0.58 483	0.36 293	0.31 257	0.28 259	0.39 298	0.56 253

SA-5K	2.56 281	1.41 398	20.56 482	1.63 484	0.74 199	4.13 422	1.34 452	3.93 349	3.38 447	1.61 205	2.56 480	1.43 228	2.13 443	2.55 295	1.70 335	0.32 204	0.22 86	0.34 333	0.26 213	0.40 305	0.53 238

IPLG	2.56 281	1.11 342	19.89 384	0.95 183	0.79 223	4.60 527	0.56 104	4.31 490	2.10 202	1.94 267	2.00 377	1.34 212	1.37 284	6.59 404	1.59 303	0.32 204	0.21 69	0.27 155	0.23 158	0.32 184	0.63 293

Prome-Stereo	2.57 285	0.60 90	20.29 440	1.01 224	0.62 146	4.40 486	1.80 507	3.22 229	1.74 150	2.18 351	3.43 536	1.71 260	3.45 524	2.24 267	1.19 201	0.32 204	0.20 45	0.27 155	0.25 196	0.37 271	2.15 459

Select-FE	2.58 286	1.05 327	18.42 300	1.09 264	1.24 395	3.70 314	0.61 129	3.97 358	2.27 239	2.61 468	1.83 324	5.04 553	3.16 508	2.02 235	1.40 260	0.35 270	0.56 419	0.31 257	0.48 476	0.35 246	1.14 396

GCAP-Stereo	2.59 287	1.07 330	20.48 470	0.91 144	4.13 580	3.67 305	0.51 87	2.27 97	1.76 153	1.18 156	1.15 113	1.18 191	0.84 144	1.36 107	1.54 290	0.27 91	8.46 580	0.27 155	0.19 54	0.29 127	0.30 26

NINENet	2.59 287	0.89 264	16.09 240	1.16 301	1.07 334	4.50 503	0.75 224	4.43 526	2.61 291	2.18 351	1.91 355	3.61 489	1.03 193	7.92 435	1.18 196	0.49 434	0.34 270	0.41 419	0.30 316	0.42 337	0.44 160

111	2.59 287	3.10 492	20.47 464	0.84 96	0.38 18	4.26 463	0.91 345	4.45 530	2.96 348	2.48 447	2.07 395	2.31 352	1.64 369	1.49 138	1.90 377	0.35 270	0.22 86	0.25 92	0.21 108	0.32 184	1.14 396

PSMNet-RUCA	2.60 290	1.83 447	20.55 478	1.51 456	1.39 435	3.07 182	1.36 458	3.56 272	2.43 266	1.41 179	2.07 395	1.42 225	1.09 218	2.07 239	1.60 307	1.20 549	0.69 455	1.26 566	0.96 547	1.65 563	0.97 376

ff7	2.60 290	0.81 232	16.25 245	0.89 126	0.56 109	4.55 518	0.83 279	1.68 36	3.44 459	0.88 103	1.10 101	0.70 88	0.78 117	1.93 226	0.93 126	0.29 131	0.37 300	0.29 215	0.21 108	0.33 208	15.08 581

ffff	2.60 290	0.81 232	16.25 245	0.89 126	0.56 109	4.55 518	0.83 279	1.68 36	3.44 459	0.88 103	1.10 101	0.70 88	0.78 117	1.93 226	0.93 126	0.29 131	0.37 300	0.29 215	0.21 108	0.33 208	15.08 581

11t	2.60 290	0.81 232	16.25 245	0.89 126	0.56 109	4.55 518	0.83 279	1.68 36	3.44 459	0.88 103	1.10 101	0.70 88	0.78 117	1.93 226	0.93 126	0.29 131	0.37 300	0.29 215	0.21 108	0.33 208	15.08 581

ccc-4	2.60 290	0.81 232	16.25 245	0.89 126	0.56 109	4.55 518	0.83 279	1.68 36	3.44 459	0.88 103	1.10 101	0.70 88	0.78 117	1.93 226	0.93 126	0.29 131	0.37 300	0.29 215	0.21 108	0.33 208	15.08 581

IPLGR	2.61 295	0.73 177	20.72 508	0.87 118	0.54 96	4.58 523	0.52 94	4.32 498	2.79 318	1.91 257	1.54 213	1.72 261	1.71 387	6.94 418	1.43 268	0.31 185	0.21 69	0.27 155	0.24 180	0.34 231	0.48 201

RAFT_R40	2.61 295	0.64 113	19.86 380	1.69 496	0.46 54	4.74 555	0.95 367	2.28 99	2.52 280	2.02 297	2.32 447	2.69 403	2.52 475	6.70 408	1.05 169	0.42 362	0.19 29	0.30 237	0.27 232	0.33 208	0.29 21

DeepPruner_ROB	2.61 295	1.97 457	19.32 336	1.03 233	1.20 381	4.38 478	0.90 333	3.44 256	1.77 154	2.61 468	1.54 213	2.77 413	1.27 263	5.05 364	2.08 406	0.52 467	0.40 330	0.37 383	0.35 385	0.52 415	0.62 290

fast-acv-ft	2.62 298	1.62 424	20.48 470	1.45 438	1.39 435	3.16 194	1.16 425	3.41 251	2.45 274	1.97 278	2.15 408	2.68 401	2.15 445	2.92 320	2.47 439	0.43 379	0.40 330	0.45 445	0.40 435	0.62 450	0.64 298

PSM-softLoss	2.62 298	0.65 121	21.11 545	2.46 554	0.49 73	4.68 546	0.68 171	2.61 155	4.23 517	2.14 333	1.47 191	1.42 225	0.99 183	6.04 389	1.24 218	0.47 418	0.23 114	0.37 383	0.39 424	0.33 208	0.34 61

KMStereo	2.62 298	0.65 121	21.11 545	2.46 554	0.49 73	4.68 546	0.68 171	2.61 155	4.23 517	2.14 333	1.47 191	1.42 225	0.99 183	6.04 389	1.24 218	0.47 418	0.23 114	0.37 383	0.39 424	0.33 208	0.34 61

STTStereo	2.62 298	1.28 380	19.16 325	1.52 461	1.55 468	3.84 343	0.89 318	3.75 310	2.59 290	2.23 372	1.59 235	2.48 380	1.58 342	5.11 365	1.72 341	0.38 329	0.41 337	0.47 454	0.54 499	0.53 416	0.75 336

SST-Stereo	2.63 302	0.63 107	19.76 371	1.69 496	0.46 54	4.71 552	0.74 211	2.27 97	3.07 380	2.07 316	2.15 408	2.42 369	3.17 509	6.66 406	0.95 140	0.45 397	0.19 29	0.30 237	0.27 232	0.35 246	0.31 33

GMOStereo	2.64 303	0.92 280	19.83 376	0.81 87	0.68 180	3.22 203	0.89 318	2.94 195	1.48 76	2.36 422	1.54 213	1.75 265	1.04 200	1.33 93	1.15 187	0.26 79	11.32 597	0.35 352	0.28 259	0.35 246	0.33 50

error version	2.64 303	0.92 280	19.83 376	0.81 87	0.68 180	3.22 203	0.89 318	2.94 195	1.48 76	2.36 422	1.54 213	1.75 265	1.04 200	1.33 93	1.15 187	0.26 79	11.32 597	0.35 352	0.28 259	0.35 246	0.33 50

test-v	2.64 303	0.92 280	19.83 376	0.81 87	0.68 180	3.22 203	0.89 318	2.94 195	1.48 76	2.36 422	1.54 213	1.75 265	1.04 200	1.33 93	1.15 187	0.26 79	11.32 597	0.35 352	0.28 259	0.35 246	0.33 50

test-2	2.64 303	0.92 280	19.83 376	0.81 87	0.68 180	3.22 203	0.89 318	2.94 195	1.48 76	2.36 422	1.54 213	1.75 265	1.04 200	1.33 93	1.15 187	0.26 79	11.32 597	0.35 352	0.28 259	0.35 246	0.33 50

GSStereo	2.65 307	0.61 97	2.62 88	1.07 257	1.33 418	4.53 510	0.81 272	3.44 256	4.24 519	0.80 72	0.93 65	0.76 113	0.80 130	1.07 31	0.84 100	0.28 112	0.54 411	0.26 128	0.26 213	0.29 127	27.59 616

test_sample3	2.65 307	0.75 200	15.69 231	1.42 428	0.85 247	3.14 192	0.73 201	4.28 475	3.21 399	2.28 386	1.79 298	1.78 281	1.46 312	11.11 529	1.84 365	0.36 297	0.46 373	0.34 333	0.36 396	0.40 305	0.76 337

dad	2.65 307	3.40 497	19.45 343	1.05 244	0.65 158	4.21 453	0.84 291	2.10 83	2.77 314	2.32 409	1.72 273	1.72 261	1.27 263	3.86 345	2.04 402	1.06 542	0.40 330	2.04 574	0.49 480	0.78 501	0.83 350

AASNet	2.65 307	3.20 493	20.19 419	1.38 407	1.49 456	3.84 343	1.06 400	3.92 345	3.28 417	2.07 316	2.28 438	1.95 314	1.28 266	2.19 259	2.17 414	0.42 362	0.33 257	0.45 445	0.30 316	0.59 439	0.52 230

ASMatch	2.65 307	0.68 143	20.65 498	1.60 477	0.71 191	4.40 486	0.77 237	2.02 75	1.65 131	1.71 227	3.89 544	1.93 308	3.75 530	5.45 373	1.67 327	0.33 231	0.24 145	0.34 333	0.28 259	0.34 231	0.57 258

BEATNet_4x	2.65 307	4.43 512	18.10 292	1.41 419	0.59 126	3.44 245	1.02 388	4.08 395	2.97 349	2.28 386	1.75 283	2.18 340	1.61 353	2.80 313	3.54 480	0.39 337	0.25 164	0.47 454	0.31 335	0.61 445	0.86 361

IGEV-FE	2.66 313	0.75 200	21.55 570	1.50 453	0.89 266	2.21 99	0.90 333	3.52 266	1.83 161	2.17 347	1.58 232	4.06 512	1.59 345	1.73 188	1.21 206	0.32 204	0.33 257	0.28 190	0.30 316	0.44 362	6.08 529

IGEV_Zeroshot_test	2.66 313	0.75 200	21.55 570	1.50 453	0.89 266	2.21 99	0.90 333	3.52 266	1.83 161	2.17 347	1.57 224	4.09 514	1.60 347	1.73 188	1.21 206	0.32 204	0.33 257	0.28 190	0.30 316	0.44 362	6.09 530

GEStereo_RVC	2.66 313	1.20 368	20.38 451	1.29 368	1.05 328	4.02 394	1.42 467	4.17 430	2.24 227	2.10 324	1.86 336	2.33 354	1.84 413	4.93 363	1.78 353	0.51 456	0.38 314	0.32 278	0.29 295	0.44 362	0.56 253

XX-Stereo	2.66 313	0.70 156	21.17 552	2.33 546	1.24 395	4.31 472	0.45 66	4.48 533	1.60 115	2.39 430	1.89 346	4.60 542	0.60 56	4.17 355	1.11 180	0.34 253	0.26 189	0.29 215	0.29 295	0.53 416	0.43 154

delet	2.66 313	1.11 342	18.42 300	1.05 244	1.65 497	3.47 252	2.00 520	3.81 325	2.82 325	2.15 340	2.11 401	2.62 395	1.88 420	5.38 371	2.21 418	0.34 253	0.38 314	0.40 410	0.32 351	0.45 371	0.54 246

OCTAStereo	2.67 318	0.67 133	21.08 536	2.43 550	0.47 59	4.67 538	0.67 160	3.68 292	4.31 529	2.11 326	1.62 241	1.36 216	1.09 218	6.02 388	1.25 225	0.45 397	0.20 45	0.36 372	0.34 370	0.32 184	0.37 99

RE-Stereo	2.67 318	0.67 133	21.08 536	2.43 550	0.47 59	4.67 538	0.67 160	3.68 292	4.30 526	2.11 326	1.62 241	1.36 216	1.09 218	6.01 385	1.26 230	0.45 397	0.20 45	0.36 372	0.34 370	0.32 184	0.37 99

TVStereo	2.67 318	0.67 133	21.08 536	2.43 550	0.47 59	4.67 538	0.67 160	3.68 292	4.30 526	2.11 326	1.62 241	1.36 216	1.09 218	6.01 385	1.26 230	0.45 397	0.20 45	0.36 372	0.34 370	0.32 184	0.37 99

test_sample5	2.68 321	0.76 211	14.56 209	1.40 415	0.83 238	3.11 186	0.74 211	4.33 501	4.48 538	2.29 392	2.04 382	1.67 249	1.45 307	11.18 532	1.88 373	0.37 313	0.47 384	0.37 383	0.39 424	0.43 347	0.78 341

test_sample4	2.68 321	0.76 211	15.85 234	1.45 438	0.83 238	3.10 183	0.72 192	4.31 490	3.37 444	2.39 430	1.90 354	1.72 261	1.47 317	11.13 531	1.86 369	0.36 297	0.47 384	0.35 352	0.37 406	0.42 337	0.85 357

DualNet	2.68 321	0.76 211	14.56 209	1.40 415	0.83 238	3.11 186	0.74 211	4.33 501	4.48 538	2.35 416	2.13 405	1.67 249	1.45 307	11.18 532	1.88 373	0.37 313	0.47 384	0.37 383	0.39 424	0.43 347	0.78 341

NF-Stereo	2.68 321	0.67 133	21.09 541	2.43 550	0.47 59	4.67 538	0.67 160	3.68 292	4.30 526	2.11 326	1.62 241	1.36 216	1.09 218	6.07 391	1.24 218	0.45 397	0.20 45	0.36 372	0.34 370	0.32 184	0.37 99

testlalala_base	2.69 325	0.77 219	21.10 543	1.22 330	1.46 451	2.72 148	0.83 279	4.11 404	1.49 81	1.28 168	1.45 188	1.21 201	0.85 147	1.28 78	1.19 201	3.94 592	2.36 527	0.27 155	0.19 54	4.48 593	1.58 430

mmm	2.70 326	0.80 229	8.26 149	1.50 453	1.18 370	2.44 124	0.85 298	4.08 395	4.59 542	2.31 398	1.95 366	1.51 236	1.55 339	2.33 275	1.72 341	0.31 185	7.71 576	0.45 445	0.42 452	0.40 305	9.56 557

iResNet	2.70 326	1.35 392	20.93 524	2.01 532	0.73 194	3.76 325	0.83 279	4.28 475	2.93 345	2.38 428	2.03 380	1.35 214	1.54 336	3.28 329	4.42 493	0.42 362	0.25 164	0.29 215	0.23 158	0.45 371	0.64 298

test_sample6	2.71 328	0.76 211	14.30 202	1.43 435	0.83 238	3.17 195	0.79 254	4.40 519	4.65 549	2.35 416	2.13 405	1.69 253	1.45 307	11.48 545	1.99 389	0.39 337	0.46 373	0.38 399	0.40 435	0.43 347	0.77 338

MIM_Stereo	2.71 328	1.26 373	20.92 523	1.34 391	5.57 588	3.10 183	0.59 121	3.25 234	2.51 278	1.64 209	1.61 237	1.82 289	1.29 269	2.07 239	1.35 241	0.25 60	0.31 241	0.28 190	0.26 213	0.29 127	4.43 516

anonymousdsp2	2.72 330	0.68 143	11.15 171	1.20 320	0.64 153	3.66 303	0.71 188	3.71 303	2.14 214	1.62 207	1.61 237	1.95 314	1.00 186	2.24 267	0.81 89	0.32 204	0.50 400	0.28 190	0.20 89	0.34 231	19.58 603

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 330	2.55 481	14.91 216	1.37 403	1.36 429	3.50 263	1.63 493	4.11 404	3.38 447	2.55 456	2.04 382	2.35 358	2.50 473	5.14 366	4.64 497	0.53 469	0.22 86	0.35 352	0.21 108	0.41 325	0.60 282

RAFT-RH_RVC	2.72 330	0.64 113	20.10 413	1.48 446	0.49 73	4.46 494	0.56 104	1.73 46	2.86 335	3.06 517	5.50 560	2.02 327	1.28 266	6.70 408	1.56 295	0.46 409	0.22 86	0.37 383	0.34 370	0.29 127	0.33 50

DMCA-RVC	2.72 330	3.31 495	20.08 410	1.27 360	1.13 354	2.49 129	0.85 298	3.43 254	1.85 165	3.04 515	1.58 232	1.99 322	1.51 325	6.42 400	2.86 458	0.39 337	0.31 241	0.44 437	0.37 406	0.47 394	0.65 302

iResNet_ROB	2.72 330	10.38 550	14.41 205	1.46 440	0.99 302	3.74 322	0.66 158	4.01 366	2.84 328	2.04 305	2.05 389	1.98 321	1.38 285	4.73 362	1.91 380	0.35 270	0.20 45	0.28 190	0.19 54	0.33 208	0.41 138

WQFJX	2.73 335	1.24 371	18.83 313	1.02 228	1.16 365	3.76 325	1.36 458	3.56 272	2.25 230	1.67 216	2.75 502	1.84 292	3.07 503	7.75 433	1.99 389	0.27 91	0.35 280	0.37 383	0.28 259	0.43 347	0.68 310

pcwnet_v2	2.73 335	0.70 156	22.43 593	1.11 272	1.02 313	3.58 284	0.80 264	4.31 490	3.42 457	2.39 430	2.28 438	2.99 430	1.68 379	3.31 330	1.54 290	0.44 388	0.51 403	0.41 419	0.34 370	0.62 450	0.74 334

GCAP-BAT	2.74 337	0.79 225	19.74 370	1.06 250	0.85 247	4.25 462	0.91 345	2.80 175	1.83 161	2.14 333	2.08 398	2.55 385	0.80 130	1.87 220	1.41 264	0.35 270	7.97 577	0.24 64	0.22 143	0.27 96	2.72 478

MyStereo06	2.74 337	1.07 330	21.19 555	1.06 250	1.08 337	4.26 463	0.86 303	3.72 305	1.80 158	2.25 375	1.77 291	4.28 527	4.12 536	1.85 217	1.38 254	0.25 60	2.43 533	0.34 333	0.27 232	0.46 381	0.48 201

IRAFT_RVC	2.74 337	0.71 163	19.80 372	2.52 556	0.67 172	4.60 527	1.57 487	3.05 210	2.99 352	2.23 372	1.72 273	2.08 336	2.59 477	6.69 407	1.61 310	0.37 313	0.21 69	0.33 313	0.29 295	0.33 208	0.35 72

HGLStereo	2.74 337	1.03 324	20.80 513	1.24 338	1.55 468	3.62 295	0.94 362	3.83 328	2.09 200	2.18 351	2.20 423	3.11 443	2.12 440	5.65 377	2.07 405	0.50 448	0.34 270	0.32 278	0.30 316	0.42 337	0.50 214

G2L-ROB	2.75 341	1.93 454	19.94 390	1.25 353	1.05 328	3.84 343	0.93 359	3.45 260	2.56 283	2.29 392	1.47 191	2.64 398	1.20 256	8.34 440	2.28 423	0.29 131	0.20 45	0.24 64	0.23 158	0.29 127	0.52 230

ACRE	2.75 341	7.69 533	19.93 387	0.93 162	1.30 407	3.94 376	0.90 333	4.23 453	3.66 484	2.33 412	2.61 487	1.17 188	1.04 200	1.80 203	1.35 241	0.46 409	0.25 164	0.27 155	0.23 158	0.32 184	0.60 282

PFNet	2.75 341	0.69 148	19.96 393	2.25 541	0.80 227	4.63 531	0.90 333	2.60 154	3.85 496	2.39 430	2.71 498	1.82 289	1.41 297	7.53 428	1.41 264	0.36 297	0.21 69	0.36 372	0.27 232	0.32 184	0.46 178

rafts_anoy	2.76 344	1.68 429	20.42 455	1.42 428	3.90 575	3.03 180	0.61 129	3.24 231	1.66 133	1.42 182	1.26 138	1.19 195	1.11 227	2.13 250	1.64 322	0.33 231	8.77 586	0.32 278	0.32 351	0.32 184	0.38 109

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 344	1.48 407	19.72 367	1.62 481	2.00 528	3.95 378	0.86 303	3.92 345	2.51 278	2.56 457	1.69 265	2.83 418	1.61 353	5.65 377	1.78 353	0.48 427	0.36 293	0.38 399	0.42 452	0.56 429	0.77 338
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DA	2.77 346	0.51 36	6.04 132	1.05 244	1.15 358	4.36 476	0.84 291	2.83 182	3.02 363	0.87 98	1.57 224	0.92 152	1.07 214	1.61 157	0.68 44	0.35 270	2.66 537	0.24 64	0.19 54	0.26 85	25.18 612

GGEV	2.77 346	0.51 36	6.04 132	1.05 244	1.15 358	4.36 476	0.84 291	2.83 182	3.02 363	0.87 98	1.57 224	0.92 152	1.07 214	1.61 157	0.68 44	0.35 270	2.66 537	0.24 64	0.19 54	0.26 85	25.18 612

AACVNet	2.77 346	1.64 427	19.22 331	1.57 471	0.86 251	3.28 216	0.74 211	3.31 242	1.66 133	2.06 310	1.82 311	2.47 378	1.40 292	10.95 518	1.92 384	0.41 351	0.35 280	0.38 399	0.33 360	0.46 381	0.61 286

UGAM	2.78 349	0.78 221	19.69 364	0.93 162	0.73 194	3.27 212	1.02 388	2.88 190	3.06 379	1.40 176	2.76 503	3.51 482	1.28 266	10.74 508	1.44 272	0.30 161	0.30 233	0.40 410	0.33 360	0.37 271	0.49 209

Wz-Net-LNSev	2.78 349	6.16 521	17.27 271	1.24 338	1.65 497	3.49 261	1.55 483	3.70 300	3.61 479	1.96 275	1.76 284	3.30 457	2.17 449	2.78 311	2.24 419	0.49 434	0.35 280	0.32 278	0.31 335	0.56 429	0.65 302

NVstereo2D	2.79 351	1.13 348	13.75 191	1.37 403	1.47 455	3.57 281	1.38 461	4.17 430	3.77 492	2.04 305	1.72 273	3.05 435	1.75 393	10.84 511	1.72 341	0.62 495	0.48 391	0.56 502	0.54 499	0.79 506	1.02 385

MM-Stereo_test2	2.80 352	0.63 107	20.19 419	1.75 508	0.52 90	2.77 149	0.71 188	1.80 50	1.72 148	0.99 133	0.98 82	0.84 126	0.79 125	1.45 128	1.26 230	0.27 91	0.62 437	0.25 92	0.23 158	0.31 162	17.86 599

ssnet_v2	2.81 353	1.39 395	21.16 550	1.25 353	0.90 274	3.86 351	1.63 493	4.10 401	3.22 406	2.79 492	1.96 367	3.78 497	1.70 385	2.53 293	3.12 472	0.44 388	0.37 300	0.42 430	0.38 415	0.59 439	0.58 274

11t1	2.82 354	0.72 171	17.81 289	1.60 477	0.93 285	2.27 108	0.62 141	3.76 311	4.47 537	1.72 228	1.33 158	1.05 174	1.34 277	1.84 216	1.45 276	0.29 131	5.57 567	0.29 215	0.26 213	0.32 184	8.80 552

DANet	2.82 354	1.17 355	10.20 161	1.87 518	1.72 509	3.25 211	1.15 423	4.36 509	3.02 363	3.42 538	2.18 418	4.09 514	1.79 402	9.78 470	4.32 490	0.55 475	0.57 421	0.60 514	0.44 461	0.65 468	1.25 404
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AIO-Stereo-zeroshot	2.84 356	1.17 355	20.72 508	1.15 294	2.05 532	3.61 291	0.49 76	4.63 554	2.10 202	1.41 179	1.66 258	6.02 570	2.40 463	2.79 312	2.09 409	0.30 161	0.51 403	0.31 257	0.96 547	0.59 439	1.93 450

G2L-Stereo	2.85 357	2.33 476	19.94 390	1.15 294	1.34 422	3.57 281	0.95 367	3.70 300	2.22 224	2.14 333	1.61 237	3.19 447	1.33 275	9.50 462	2.02 398	0.36 297	0.27 202	0.35 352	0.28 259	0.30 150	0.51 220

test_sample7	2.85 357	0.81 232	14.48 207	1.59 476	0.77 216	2.42 122	1.08 403	4.40 519	4.92 562	2.20 365	1.85 330	1.90 302	2.00 426	6.87 414	1.75 350	0.47 418	1.36 497	0.44 437	0.41 446	0.47 394	6.81 536

GCST	2.86 359	3.95 506	20.52 474	1.93 525	1.56 473	1.74 73	0.50 83	3.69 297	2.10 202	1.79 243	1.64 251	1.60 242	1.29 269	5.27 369	1.90 377	2.10 567	0.77 461	1.45 568	0.97 550	1.15 543	1.38 413

TRStereo	2.86 359	2.12 466	19.98 396	1.68 494	1.18 370	4.35 474	1.05 398	5.07 569	3.48 470	1.56 199	1.39 173	1.75 265	0.85 147	2.01 234	1.50 282	0.43 379	0.34 270	0.33 313	0.36 396	0.36 265	7.50 538

CFNet-ft	2.87 361	1.80 441	20.20 421	1.10 267	1.54 464	4.09 412	0.89 318	2.97 205	1.88 171	1.93 261	1.70 267	3.50 479	1.60 347	9.35 459	2.17 414	0.35 270	0.32 247	0.61 517	0.38 415	0.55 423	0.45 168

CFNet_RVC	2.87 361	1.80 441	20.20 421	1.10 267	1.54 464	4.09 412	0.89 318	2.97 205	1.88 171	1.93 261	1.70 267	3.50 479	1.60 347	9.35 459	2.17 414	0.35 270	0.32 247	0.61 517	0.38 415	0.55 423	0.45 168

CIPLG	2.88 363	10.01 548	20.02 400	0.95 183	1.34 422	3.95 378	0.91 345	4.24 459	3.69 487	2.36 422	2.66 492	1.17 188	1.06 211	1.82 212	1.37 253	0.45 397	0.25 164	0.27 155	0.23 158	0.33 208	0.60 282

LALA_ROB	2.88 363	2.13 468	19.08 321	1.10 267	0.99 302	3.91 365	1.81 508	4.50 538	3.04 374	3.32 535	1.87 342	2.75 409	1.66 376	4.06 352	4.02 486	0.47 418	0.44 360	0.55 499	0.53 496	0.61 445	0.73 329

G2L-Stereo_test	2.89 365	2.06 460	20.60 491	1.68 494	1.18 370	3.55 277	1.01 384	3.66 288	2.33 250	2.59 461	1.68 261	3.14 445	1.48 318	9.19 456	1.86 369	0.30 161	0.21 69	0.23 36	0.23 158	0.28 109	0.57 258

IIG-Stereo	2.89 365	0.98 309	19.80 372	2.78 565	0.67 172	4.62 529	0.74 211	4.29 477	2.26 234	2.62 471	3.10 522	3.33 461	1.60 347	7.64 429	1.51 283	0.42 362	0.21 69	0.32 278	0.25 196	0.33 208	0.28 17

DN-CSS_ROB	2.89 365	9.72 545	19.71 365	2.07 537	0.90 274	4.01 391	0.61 129	4.06 383	3.35 442	1.66 214	1.89 346	1.39 221	1.06 211	3.24 328	1.88 373	0.44 388	0.19 29	0.44 437	0.29 295	0.40 305	0.42 147

AE-Stereo	2.91 368	0.63 107	17.05 266	1.15 294	0.63 149	4.39 482	0.70 183	4.02 371	2.12 209	1.24 166	2.04 382	1.01 169	0.91 166	1.67 164	1.42 266	0.30 161	1.14 490	0.28 190	0.28 259	0.27 96	16.93 597

PSMNet-RSSM	2.91 368	1.55 418	20.10 413	1.32 384	1.30 407	4.19 449	0.95 367	3.78 315	2.28 240	2.28 386	1.80 303	2.64 398	1.87 418	9.83 473	1.93 385	0.37 313	0.33 257	0.35 352	0.38 415	0.46 381	0.40 130

DFGA-Net	2.93 370	7.27 530	18.55 303	1.18 313	0.79 223	3.68 308	0.60 125	2.84 185	1.98 189	2.19 358	2.07 395	1.22 202	1.04 200	10.28 496	2.51 443	0.30 161	0.23 114	0.34 333	0.35 385	0.63 456	0.54 246

Consistency-Raft	2.93 370	1.93 454	19.72 367	1.41 419	1.75 511	3.85 348	1.32 450	4.09 399	2.75 310	1.82 247	2.66 492	1.81 287	4.34 542	2.29 272	2.08 406	0.90 535	0.94 475	1.03 555	1.13 558	1.71 565	1.10 393

ac_64	2.93 370	0.87 253	19.66 355	1.35 393	1.70 506	3.29 219	0.92 353	3.56 272	3.46 468	1.91 257	1.79 298	3.90 503	1.76 396	10.23 492	1.93 385	0.44 388	0.32 247	0.33 313	0.31 335	0.35 246	0.51 220

cf-r	2.93 370	2.19 470	20.59 490	1.49 448	1.35 427	4.18 441	0.92 353	3.73 309	3.12 387	2.16 344	1.82 311	3.40 467	1.44 305	8.22 437	1.93 385	0.34 253	0.31 241	0.33 313	0.30 316	0.38 284	0.45 168

ETE_ROB	2.93 370	2.12 466	17.80 287	1.13 287	0.94 291	3.71 317	1.53 479	4.29 477	2.98 351	3.32 535	2.13 405	2.34 357	1.51 325	8.68 446	2.82 456	0.44 388	0.40 330	0.51 480	0.49 480	0.56 429	0.80 346

x	2.94 375	0.83 241	16.07 239	1.51 456	0.83 238	2.13 96	0.96 373	3.97 358	4.73 552	1.73 231	1.43 183	1.61 243	1.27 263	2.24 267	1.71 338	0.29 131	6.91 572	0.34 333	0.31 335	0.34 231	9.60 558

OMP-Stereo	2.94 375	1.26 373	20.07 404	2.73 563	0.67 172	4.58 523	1.46 473	4.33 501	2.21 223	3.14 525	2.68 495	3.22 451	1.38 285	7.65 430	1.42 266	0.46 409	0.21 69	0.33 313	0.26 213	0.34 231	0.31 33

testlalala	2.95 377	0.66 129	20.83 515	1.03 233	0.81 232	4.39 482	0.90 333	2.96 203	3.69 487	2.50 451	1.55 222	1.31 211	0.61 59	1.15 48	0.77 70	0.42 362	14.33 603	0.25 92	0.20 89	0.26 85	0.36 94

4D-IteraStereo	2.95 377	1.83 447	20.75 510	0.81 87	1.56 473	2.22 105	1.03 391	2.48 126	1.56 99	1.42 182	1.00 85	1.93 308	0.61 59	1.65 162	2.04 402	0.31 185	0.22 86	0.31 257	0.26 213	0.28 109	16.75 595

ACV-stereo	2.96 379	1.09 337	20.34 447	1.37 403	1.05 328	4.65 534	1.09 407	2.82 180	1.68 136	1.48 193	1.32 156	5.40 560	4.22 538	7.83 434	2.08 406	0.46 409	0.52 406	0.33 313	0.30 316	0.45 371	0.71 320

qqq	2.96 379	0.88 257	15.54 228	1.27 360	0.74 199	2.29 110	0.90 333	4.07 386	4.63 544	1.63 208	1.32 156	1.78 281	1.36 280	5.19 367	1.68 329	0.29 131	6.43 570	0.33 313	0.36 396	0.35 246	8.09 541

IPLGR_C	2.96 379	11.71 557	20.02 400	0.95 183	1.31 412	3.93 373	0.92 353	4.22 447	3.76 490	2.35 416	2.62 488	1.16 187	1.07 214	1.71 177	1.34 240	0.45 397	0.25 164	0.27 155	0.23 158	0.33 208	0.60 282

GANet-RSSM	2.96 379	1.27 377	21.17 552	1.73 504	1.23 391	4.22 455	0.91 345	3.39 249	2.02 195	1.97 278	1.74 282	2.53 382	2.06 431	10.91 517	1.88 373	0.37 313	0.35 280	0.32 278	0.29 295	0.42 337	0.46 178

NCCL2	2.96 379	4.07 509	15.75 232	1.24 338	1.03 318	3.48 258	2.55 543	3.79 316	2.39 257	2.78 490	1.80 303	2.41 365	1.67 378	10.27 495	2.48 441	0.46 409	0.41 337	0.57 506	0.55 504	0.61 445	0.86 361

MyStereo8	2.97 384	1.76 436	18.94 315	1.55 468	1.62 486	4.16 433	0.57 108	3.79 316	2.41 262	2.22 370	2.93 511	2.27 347	1.14 237	2.16 254	2.28 423	0.27 91	8.58 582	0.32 278	0.29 295	0.37 271	1.72 438

hitnet-ft	2.99 385	1.23 370	19.37 339	0.96 192	0.90 274	3.76 325	0.79 254	3.60 281	2.68 300	2.31 398	2.04 382	3.63 492	1.49 322	11.70 557	2.37 432	0.45 397	0.54 411	0.44 437	0.36 396	0.54 420	0.56 253

XPNet_ROB	2.99 385	1.58 419	17.06 268	1.38 407	0.99 302	3.91 365	1.62 492	4.20 441	2.42 263	2.87 500	2.03 380	2.31 352	1.72 390	10.76 509	3.60 481	0.55 475	0.49 394	0.48 460	0.40 435	0.53 416	0.85 357

coex_refinement	3.01 387	1.69 431	20.28 435	1.31 377	1.15 358	3.21 200	0.86 303	3.94 352	2.43 266	2.51 452	1.92 361	3.49 474	1.68 379	11.06 523	2.54 445	0.38 329	0.26 189	0.27 155	0.31 335	0.41 325	0.58 274

PAM	3.02 388	0.69 148	20.70 504	1.20 320	1.15 358	8.88 588	1.28 444	4.06 383	1.91 175	2.32 409	2.42 466	5.75 566	2.75 481	2.47 284	1.55 293	0.28 112	0.35 280	0.27 155	0.30 316	0.41 325	1.65 436

DCRE	3.02 388	0.95 297	18.48 302	1.18 313	1.89 522	3.57 281	0.82 275	3.36 247	1.70 142	2.04 305	8.12 570	1.73 264	1.07 214	1.31 87	1.24 218	0.24 44	0.87 471	0.26 128	0.27 232	0.28 109	11.03 564

HSM-Net_RVC	3.02 388	0.65 121	19.48 344	0.94 171	0.90 274	3.71 317	1.20 430	5.61 583	2.87 337	3.24 531	2.49 471	2.53 382	1.61 353	11.39 540	1.90 377	0.37 313	0.27 202	0.27 155	0.24 180	0.31 162	0.39 123
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccnet	3.03 391	1.48 407	12.88 182	1.54 464	1.26 399	3.71 317	2.32 536	4.11 404	3.05 377	2.92 504	3.21 528	2.86 420	2.40 463	9.87 474	4.19 487	0.80 527	0.76 460	0.71 537	0.70 528	0.78 501	1.07 391

Nwc_Net	3.03 391	1.90 453	19.16 325	1.38 407	1.69 505	3.53 273	1.19 427	4.03 374	2.19 218	2.79 492	2.84 507	3.80 499	2.46 469	6.93 417	2.87 460	0.96 538	0.41 337	0.59 510	0.68 525	0.60 443	0.65 302

PAM_32	3.04 393	0.69 148	20.55 478	1.17 308	1.01 310	8.89 589	0.76 233	3.71 303	3.43 458	2.12 330	2.65 490	5.44 562	3.73 529	2.35 276	1.48 280	0.27 91	0.33 257	0.28 190	0.29 295	0.39 298	1.27 407

psm_up	3.04 393	1.30 385	18.97 318	1.31 377	1.51 460	3.86 351	1.22 437	4.26 471	2.31 248	2.72 482	1.83 324	2.43 371	1.68 379	12.86 581	1.78 353	0.43 379	0.41 337	0.41 419	0.34 370	0.46 381	0.67 308

CFNet	3.04 393	6.89 527	16.27 250	1.36 397	1.24 395	4.09 412	0.72 192	4.15 424	3.00 354	1.69 223	1.88 344	2.27 347	1.45 307	11.41 541	2.12 411	0.36 297	0.29 223	0.43 434	0.36 396	0.48 401	0.38 109

SACVNet	3.06 396	1.61 423	19.29 335	1.46 440	1.18 370	4.05 402	1.48 476	4.03 374	2.58 289	2.75 486	1.89 346	2.55 385	1.38 285	11.33 538	2.28 423	0.51 456	0.41 337	0.48 460	0.43 457	0.57 433	0.93 372

AIO-test2	3.07 397	12.11 559	20.58 489	1.49 448	1.34 422	3.22 203	0.73 201	4.07 386	1.56 99	1.72 228	2.20 423	0.90 145	0.74 101	3.75 343	1.39 259	3.67 586	0.26 189	0.35 352	0.44 461	0.41 325	0.44 160

TransformOpticalFlow	3.07 397	0.87 253	20.87 520	1.10 267	0.56 109	4.18 441	0.64 151	4.36 509	3.28 417	2.19 358	3.08 520	4.32 530	5.01 548	7.36 425	1.59 303	0.34 253	0.18 16	0.32 278	0.26 213	0.29 127	0.57 258

StereoDRNet	3.07 397	2.92 490	16.33 252	1.36 397	1.57 476	3.45 249	2.04 524	3.77 314	2.85 329	3.31 534	1.85 330	2.78 414	1.79 402	10.85 512	3.41 477	0.45 397	0.36 293	0.39 405	0.37 406	0.62 450	0.85 357

IGEVStereo-DCA	3.09 400	3.48 500	16.25 245	0.96 192	0.49 73	1.59 63	0.83 279	1.68 36	3.44 459	0.75 53	0.78 42	0.74 109	0.73 93	5.79 379	7.75 526	0.32 204	0.26 189	0.28 190	0.21 108	0.32 184	15.08 581

FADNet_RVC	3.10 401	7.62 531	19.12 322	1.05 244	0.93 285	4.09 412	0.84 291	4.34 506	2.05 197	1.54 196	1.78 295	1.61 243	1.50 323	8.92 450	2.64 452	0.50 448	0.38 314	0.44 437	0.61 516	0.91 519	1.16 399

iRaft-Stereo_20w	3.11 402	0.69 148	18.89 314	1.00 221	1.09 340	5.03 565	1.00 383	5.86 585	2.46 275	2.83 499	1.64 251	3.06 438	4.30 540	3.08 326	1.74 347	0.31 185	0.30 233	0.27 155	0.35 385	0.42 337	7.93 539

STrans-v2	3.11 402	0.95 297	20.80 513	0.86 111	0.64 153	3.90 361	1.01 384	4.30 479	3.61 479	2.28 386	3.65 540	4.11 517	5.17 551	7.32 422	1.63 316	0.34 253	0.18 16	0.29 215	0.26 213	0.30 150	0.65 302

PS-NSSS	3.11 402	1.60 422	19.48 344	1.00 221	1.53 463	4.12 419	1.08 403	4.59 552	2.80 319	2.19 358	2.38 453	1.76 271	1.39 288	11.79 561	1.94 388	0.69 507	0.45 367	0.95 553	0.43 457	1.03 527	1.00 381

DRaft	3.12 405	0.68 143	20.57 486	0.77 66	0.49 73	3.95 378	1.20 430	2.40 111	1.60 115	2.64 473	2.80 505	1.59 241	5.33 552	6.94 418	9.51 535	0.43 379	0.22 86	0.27 155	0.27 232	0.32 184	0.47 190

NOSS_ROB	3.12 405	0.89 264	19.03 320	2.01 532	1.07 334	3.90 361	0.97 377	4.32 498	3.08 381	2.94 507	2.19 421	3.85 502	1.18 252	11.75 559	1.69 332	0.69 507	0.54 411	0.57 506	0.52 494	0.57 433	0.72 324

TCMNet	3.13 407	1.71 433	19.53 348	1.49 448	2.11 536	3.84 343	1.07 402	4.12 410	3.03 369	2.64 473	2.29 440	2.43 371	1.74 392	10.10 488	2.47 439	0.56 479	0.45 367	0.61 517	0.50 488	0.87 516	1.04 389

GwcNet-RSSM	3.13 407	5.08 515	19.86 380	1.28 362	1.20 381	4.12 419	1.11 413	3.89 338	2.80 319	2.13 331	1.81 308	3.11 443	1.46 312	10.33 498	2.19 417	0.36 297	0.34 270	0.35 352	0.31 335	0.45 371	0.43 154

UGAM-zero	3.14 409	0.62 104	20.64 497	1.02 228	0.93 285	2.87 161	0.51 87	4.52 540	1.57 103	2.19 358	1.65 254	5.78 567	3.40 522	9.89 476	1.71 338	0.33 231	0.44 360	0.28 190	0.59 510	0.30 150	3.59 503

anonymousdsp	3.14 409	0.83 241	20.28 435	0.94 171	0.64 153	4.54 512	0.82 275	2.03 77	3.32 437	0.91 116	1.13 109	0.78 115	0.77 112	1.78 195	0.90 122	0.29 131	0.25 164	0.29 215	0.21 108	0.33 208	21.81 606

anonymousa	3.14 409	0.83 241	19.20 329	1.62 481	9.63 593	2.06 93	0.78 244	2.93 193	2.20 221	1.95 273	2.17 413	3.41 468	1.81 405	1.33 93	1.67 327	0.29 131	8.64 584	0.34 333	0.37 406	0.32 184	1.33 410

IGEV-Stereo	3.15 412	0.83 241	20.31 444	0.94 171	0.64 153	4.54 512	0.82 275	2.01 74	3.31 429	0.91 116	1.13 109	0.79 118	0.77 112	1.79 197	0.92 125	0.29 131	0.25 164	0.29 215	0.21 108	0.33 208	21.85 607
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AF-Net	3.15 412	2.65 484	18.81 310	1.37 403	1.76 513	3.30 224	1.57 487	4.20 441	3.05 377	2.76 487	2.94 512	4.50 536	3.21 511	5.88 383	3.07 468	0.88 534	0.39 326	0.72 540	0.50 488	0.75 495	0.66 307

RASNet	3.15 412	1.20 368	19.81 374	1.63 484	2.26 542	3.67 305	1.09 407	3.58 277	3.44 459	1.99 282	2.15 408	4.59 541	2.30 458	10.24 494	2.98 464	0.57 482	0.26 189	0.25 92	0.25 196	0.30 150	0.54 246

RYNet	3.15 412	1.48 407	16.27 250	1.24 338	1.39 435	3.67 305	1.44 472	4.09 399	3.20 396	2.26 381	1.70 267	3.83 500	2.15 445	13.64 594	3.23 474	0.45 397	0.45 367	0.50 475	0.35 385	0.81 508	0.83 350

GEAStereo	3.16 416	0.61 97	2.62 88	0.99 213	1.33 418	4.53 510	0.81 272	2.05 78	1.71 145	0.97 128	0.93 65	0.53 47	0.80 130	1.07 31	0.84 100	0.31 185	18.89 612	0.27 155	0.20 89	0.29 127	23.53 610

raft_robust	3.17 417	2.15 469	20.28 435	1.06 250	0.55 103	3.86 351	0.46 72	4.42 524	2.77 314	1.70 225	1.37 169	7.48 578	6.35 562	6.81 413	1.44 272	0.31 185	0.74 459	0.30 237	0.37 406	0.32 184	0.57 258

RALCasStereoNet	3.17 417	1.87 451	20.86 519	1.17 308	1.63 489	3.10 183	0.70 183	3.21 226	2.19 218	1.39 175	1.73 279	1.18 191	0.91 166	2.46 281	1.64 322	0.31 185	8.75 585	0.25 92	0.22 143	0.31 162	9.45 555

DRN-Test	3.17 417	1.30 385	19.66 355	1.41 419	1.60 482	3.61 291	1.47 474	4.18 436	2.83 326	3.48 541	1.92 361	2.58 391	2.50 473	10.81 510	2.90 462	0.49 434	0.49 394	0.44 437	0.42 452	0.57 433	0.78 341

HH	3.19 420	0.91 273	21.34 562	1.24 338	0.61 136	4.16 433	0.80 264	2.94 195	1.82 159	1.23 164	1.84 326	4.61 543	1.84 413	2.63 300	0.99 153	0.29 131	1.53 502	0.30 237	0.24 180	0.34 231	14.22 576

HanStereo	3.19 420	0.91 273	21.34 562	1.24 338	0.61 136	4.16 433	0.80 264	2.94 195	1.82 159	1.23 164	1.84 326	4.61 543	1.84 413	2.63 300	0.99 153	0.29 131	1.53 502	0.30 237	0.24 180	0.34 231	14.22 576

AIO-Stereo-zeroshot1	3.20 422	1.87 451	21.91 578	1.18 313	2.03 530	4.07 407	0.98 380	3.99 362	2.17 215	1.57 201	5.62 562	4.27 525	2.92 489	2.69 307	2.50 442	0.27 91	0.49 394	0.31 257	1.20 562	0.92 521	3.04 488

ADLNet2	3.20 422	1.43 400	20.11 416	1.22 330	1.78 516	3.86 351	1.47 474	3.96 355	3.89 500	2.26 381	2.49 471	4.63 545	1.92 423	10.68 507	2.00 395	0.42 362	0.37 300	0.29 215	0.30 316	0.51 412	0.46 178

FADNet	3.20 422	11.55 556	16.16 243	1.24 338	0.95 293	3.30 224	0.87 310	4.00 364	2.73 307	1.42 182	1.35 161	2.51 381	2.04 430	9.95 481	2.39 434	0.44 388	0.46 373	0.40 410	0.44 461	1.13 542	0.61 286

TDLM	3.20 422	1.58 419	18.80 309	1.70 500	1.10 344	4.29 467	2.17 530	3.81 325	3.27 415	2.89 501	1.98 371	2.06 335	1.70 385	12.44 576	2.15 412	0.58 483	0.31 241	0.56 502	0.40 435	0.58 437	1.59 431

MSCF	3.21 426	1.25 372	4.06 117	1.06 250	10.61 595	3.29 219	0.85 298	2.81 178	3.31 429	1.36 172	1.19 119	0.58 60	1.33 275	2.07 239	0.88 114	0.27 91	0.65 443	0.26 128	0.66 524	0.31 162	27.42 615

DispNO	3.22 427	2.06 460	19.82 375	1.21 326	1.11 348	3.74 322	0.93 359	4.31 490	2.89 340	2.37 427	2.27 435	4.51 537	2.09 433	11.41 541	3.47 479	0.35 270	0.28 213	0.31 257	0.29 295	0.39 298	0.51 220

SHD	3.22 427	4.21 510	14.19 200	2.37 547	2.12 538	2.77 149	1.19 427	4.24 459	3.25 411	4.64 568	2.73 499	3.62 491	2.76 483	6.30 398	4.75 499	0.66 502	1.25 495	0.52 483	0.59 510	0.69 482	1.64 435

PASM	3.22 427	2.89 487	15.38 224	2.00 530	1.57 476	2.77 149	1.96 515	3.62 284	2.75 310	2.95 510	2.26 432	3.10 442	2.24 452	11.87 562	2.46 437	0.97 539	1.06 485	0.87 550	1.02 552	1.20 547	1.41 416

ADLNet	3.23 430	1.19 364	21.03 530	1.36 397	1.61 483	3.69 310	1.23 438	4.05 381	3.41 455	2.72 482	2.29 440	4.00 509	1.77 398	11.21 534	2.15 412	0.42 362	0.43 350	0.36 372	0.35 385	0.47 394	0.82 348

FADNet-RVC	3.23 430	12.51 561	17.02 265	1.17 308	0.81 232	3.52 271	1.09 407	4.16 426	2.74 309	1.44 187	1.29 151	1.86 296	1.76 396	9.82 472	2.46 437	0.39 337	0.38 314	0.40 410	0.41 446	0.68 480	0.59 277

DEmStereo	3.24 432	0.65 121	18.95 316	0.83 94	0.54 96	3.85 348	1.79 506	2.53 133	2.54 282	2.25 375	2.74 500	2.02 327	6.02 559	6.78 411	11.30 544	0.40 348	0.26 189	0.27 155	0.27 232	0.28 109	0.57 258

ARAFT	3.24 432	13.49 568	19.88 383	0.93 162	0.49 73	4.16 433	1.40 464	4.37 512	3.21 399	2.40 434	1.91 355	1.70 257	1.04 200	6.43 401	1.45 276	0.37 313	0.19 29	0.37 383	0.35 385	0.37 271	0.35 72

APVNet	3.24 432	1.59 421	21.72 574	1.36 397	1.52 462	3.93 373	1.12 415	3.58 277	2.80 319	2.32 409	2.02 378	3.05 435	1.96 424	11.77 560	2.61 450	0.44 388	0.46 373	0.65 529	0.47 472	0.73 490	0.73 329

GASTEREO	3.25 435	1.46 405	3.62 105	1.10 267	10.80 596	3.50 263	0.86 303	2.79 173	3.54 475	1.44 187	1.31 153	0.56 55	1.35 278	2.09 242	0.88 114	0.26 79	0.57 421	0.25 92	0.68 525	0.27 96	27.73 618

HSM	3.25 435	1.08 334	19.18 327	1.19 318	1.54 464	3.45 249	1.02 388	4.04 378	2.61 291	2.31 398	2.17 413	8.01 581	2.99 497	11.59 550	1.80 358	0.35 270	0.24 145	0.28 190	0.24 180	0.33 208	0.55 250

Wz-Net-MNSev	3.26 437	7.24 529	17.26 270	1.58 473	1.37 432	3.27 212	2.45 538	4.10 401	4.50 540	2.61 468	2.17 413	2.33 354	3.02 499	7.48 427	2.88 461	0.46 409	0.39 326	0.37 383	0.38 415	0.61 445	0.63 293

GwcNet	3.26 437	3.93 504	20.24 430	1.38 407	2.04 531	3.24 209	1.53 479	3.72 305	3.66 484	2.17 347	2.25 431	3.55 487	1.69 382	9.38 461	3.03 466	0.48 427	0.49 394	0.46 452	0.39 424	0.66 472	0.86 361

RP	3.26 437	1.73 435	17.70 286	1.56 470	1.93 525	3.43 244	1.94 513	4.18 436	2.72 305	2.77 488	3.05 518	3.96 507	2.69 479	10.17 489	2.86 458	1.04 540	0.50 400	0.71 537	0.59 510	0.75 495	0.83 350

stereogan	3.26 437	1.26 373	18.01 290	1.38 407	1.66 500	3.76 325	1.64 496	4.06 383	3.86 497	3.23 530	2.70 497	5.02 552	2.85 485	9.88 475	1.85 367	0.71 511	0.51 403	0.69 534	0.48 476	0.86 514	0.85 357

FADNet-RVC-Resample	3.31 441	8.52 536	22.84 595	1.18 313	0.91 279	3.52 271	1.35 455	4.13 414	2.32 249	1.75 236	1.35 161	2.26 346	1.51 325	9.51 463	2.03 400	0.42 362	0.38 314	0.42 430	0.44 461	0.59 439	0.71 320

iResNetv2_ROB	3.31 441	14.88 598	20.01 399	2.17 539	1.09 340	3.84 343	1.13 417	4.22 447	3.15 392	2.02 297	2.06 392	2.00 326	1.69 382	3.61 338	2.10 410	0.36 297	0.22 86	0.32 278	0.22 143	0.48 401	0.58 274

DualNet (step1)	3.32 443	1.19 364	20.68 500	1.11 272	0.87 260	4.22 455	1.20 430	4.40 519	4.92 562	2.20 365	1.85 330	1.90 302	2.00 426	6.87 414	1.75 350	1.41 557	1.36 497	4.19 603	2.07 590	0.70 483	1.43 418

CVANet_RVC	3.32 443	1.63 426	21.06 535	1.66 490	1.29 403	3.99 388	1.55 483	3.98 360	3.00 354	3.51 542	2.06 392	2.58 391	1.72 390	12.46 577	1.70 335	0.62 495	0.34 270	0.53 490	0.47 472	0.64 461	1.66 437

PDISCO_ROB	3.32 443	5.22 517	18.16 294	2.03 534	2.19 541	4.52 508	1.63 493	4.74 563	3.32 437	2.22 370	2.18 418	3.71 493	2.41 465	5.36 370	2.43 435	1.35 553	0.79 463	0.72 540	0.62 519	1.31 553	1.53 427

PWC_ROB	3.32 443	4.61 513	14.41 205	1.46 440	1.90 523	3.21 200	1.15 423	4.39 518	3.46 468	3.13 522	3.40 535	2.79 415	2.34 460	9.17 454	6.94 516	0.61 489	0.34 270	0.61 517	0.37 406	0.73 490	1.40 414

aanetorigin	3.34 447	2.00 458	17.58 281	1.20 320	1.57 476	2.57 139	3.75 578	2.73 166	2.10 202	6.11 582	4.27 549	2.88 421	5.64 555	5.46 374	4.60 496	0.53 469	0.46 373	0.45 445	0.48 476	1.15 543	1.22 401

RGC	3.35 448	1.84 450	18.13 293	1.52 461	1.79 517	3.33 227	1.37 460	4.18 436	2.39 257	2.96 511	3.23 530	3.98 508	2.71 480	11.53 546	3.42 478	0.90 535	0.48 391	0.79 546	0.79 536	0.75 495	0.89 364

test_for_model	3.36 449	3.87 503	21.00 527	4.24 589	3.68 570	2.57 139	0.94 362	3.80 321	3.64 482	2.59 461	1.40 176	1.02 170	0.73 93	0.97 15	0.70 53	3.05 577	2.42 531	0.26 128	0.17 23	5.36 597	4.82 519

z-ln-s-r	3.37 450	4.66 514	19.53 348	1.42 428	1.29 403	3.70 314	1.20 430	4.24 459	3.96 504	2.16 344	1.92 361	2.43 371	1.62 362	10.90 515	6.24 509	0.36 297	0.23 114	0.32 278	0.24 180	0.53 416	0.53 238

FAT-Stereo	3.38 451	0.88 257	19.96 393	1.28 362	1.20 381	3.44 245	1.97 516	4.26 471	3.15 392	3.14 525	3.92 545	3.50 479	3.28 513	11.68 556	2.04 402	0.65 501	0.68 448	0.48 460	0.54 499	0.63 456	0.91 367

PSMNet_ROB	3.38 451	5.24 518	20.61 493	1.24 338	1.22 388	3.76 325	1.64 496	3.59 279	2.80 319	2.07 316	1.72 273	2.75 409	1.79 402	11.42 543	4.58 495	0.42 362	0.38 314	0.50 475	0.62 519	0.62 450	0.69 314

PSM-AAD	3.41 453	0.58 73	20.55 478	0.95 183	0.56 109	4.46 494	7.40 593	3.11 215	1.58 106	2.30 395	2.56 480	1.26 205	16.19 601	2.47 284	1.00 157	0.32 204	0.22 86	0.58 509	0.41 446	0.37 271	1.32 409

XQC	3.41 453	6.58 524	15.18 220	1.97 527	1.62 486	3.40 236	1.76 504	4.53 541	3.67 486	3.40 537	2.45 467	3.73 494	2.91 488	6.78 411	5.36 503	0.73 519	0.90 472	0.60 514	0.61 516	1.02 526	0.99 379

Syn2CoEx	3.42 455	7.66 532	20.57 486	1.42 428	1.18 370	2.49 129	1.64 496	4.07 386	2.68 300	2.51 452	2.27 435	2.89 422	3.15 507	9.56 465	2.58 448	0.52 467	0.45 367	0.53 490	0.42 452	0.79 506	1.00 381

RTSC	3.44 456	6.78 526	16.53 258	1.76 511	1.54 464	3.53 273	0.94 362	4.22 447	2.97 349	3.65 547	3.23 530	3.31 459	2.29 456	6.22 395	7.41 522	0.61 489	1.32 496	0.37 383	0.42 452	0.78 501	0.98 378

MFMNet_re	3.44 456	8.89 537	19.36 338	3.25 577	1.91 524	3.13 189	1.99 517	3.60 281	4.16 513	3.17 528	2.86 508	2.25 345	2.41 465	2.61 299	2.35 429	1.13 545	1.06 485	0.94 552	0.91 545	1.29 552	1.57 429

edge stereo	3.45 458	1.08 334	22.14 586	1.31 377	1.36 429	2.68 146	1.54 481	4.13 414	3.27 415	2.94 507	3.27 532	4.34 531	2.48 470	11.60 552	2.79 453	0.62 495	0.64 440	0.79 546	0.56 506	0.70 483	0.82 348

PA-Net	3.45 458	2.50 478	20.39 454	1.42 428	1.20 381	3.39 234	1.73 502	3.93 349	3.57 478	1.94 267	2.17 413	3.02 433	1.87 418	11.67 553	6.48 513	0.40 348	0.55 417	0.44 437	0.63 523	0.55 423	1.13 395
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	3.45 458	5.10 516	19.89 384	1.58 473	0.80 227	4.13 422	1.82 509	4.24 459	3.33 439	1.91 257	1.76 284	2.46 377	1.83 410	13.17 586	1.87 372	0.83 532	0.57 421	0.79 546	0.77 534	1.21 548	0.91 367
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
raft+_RVC	3.46 461	2.57 482	19.51 347	1.49 448	17.54 607	3.63 296	0.76 233	3.24 231	1.53 90	1.35 171	1.67 259	1.03 171	1.10 224	1.98 232	1.53 287	0.25 60	7.10 573	0.25 92	0.24 180	0.28 109	2.18 462

Wz-Net-SNSev	3.47 462	10.51 551	16.90 263	1.65 489	1.20 381	3.29 219	2.03 523	4.16 426	3.03 369	2.35 416	2.39 455	3.48 473	2.12 440	7.95 436	4.28 489	0.51 456	0.40 330	0.53 490	0.49 480	0.74 494	1.46 422

NCC-stereo	3.49 463	2.07 463	20.23 428	1.31 377	1.76 513	4.04 398	1.42 467	4.01 366	2.34 251	3.06 517	2.59 485	3.51 482	3.02 499	10.02 485	5.44 504	1.38 555	0.66 446	0.64 527	0.88 542	0.67 474	0.84 354

Abc-Net	3.49 463	2.07 463	20.23 428	1.31 377	1.76 513	4.04 398	1.42 467	4.01 366	2.34 251	3.06 517	2.59 485	3.51 482	3.02 499	10.02 485	5.44 504	1.38 555	0.66 446	0.64 527	0.88 542	0.67 474	0.84 354
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
S-Stereo	3.51 465	0.96 301	22.00 584	1.38 407	1.50 458	3.55 277	2.49 541	4.27 474	3.00 354	2.38 428	3.94 546	3.73 494	1.84 413	11.89 563	2.59 449	0.64 499	0.71 457	0.49 473	0.81 538	0.68 480	1.31 408

MoCha-V2	3.53 466	0.90 270	17.00 264	1.32 384	8.54 591	1.38 48	0.55 101	2.89 192	3.31 429	0.99 133	1.82 311	0.66 79	1.16 247	1.79 197	0.84 100	0.26 79	15.15 606	0.20 8	0.20 89	0.25 67	11.33 566

STTRV1_RVC	3.55 467	1.06 329	20.71 507	1.47 444	1.46 451	3.29 219	1.56 485	4.14 419	3.33 439	1.96 275	3.50 538	2.63 396	2.08 432	11.95 565	2.32 426	2.09 566	4.04 558	0.81 549	0.73 531	1.06 531	0.71 320

HART	3.57 468	1.13 348	17.80 287	0.90 138	1.12 351	1.18 18	0.41 52	3.55 270	4.60 543	1.09 150	2.19 421	1.49 235	0.57 42	1.46 131	1.14 186	0.25 60	21.58 623	0.28 190	0.21 108	0.36 265	10.06 561

IGEV++	3.59 469	0.91 273	13.63 189	1.08 260	0.98 297	1.27 33	0.98 380	3.33 243	1.89 174	0.93 120	1.38 172	0.86 132	1.09 218	1.71 177	1.09 177	0.36 297	21.52 622	0.23 36	0.21 108	0.31 162	18.10 600

PWCDC_ROB	3.62 470	9.86 547	17.35 273	1.62 481	1.57 476	4.19 449	1.01 384	4.35 507	4.20 514	2.26 381	7.36 566	2.73 404	2.75 481	4.10 353	4.51 494	1.47 560	0.37 300	0.39 405	0.34 370	1.22 549	0.73 329

GANet	3.64 471	1.76 436	19.65 354	1.92 524	1.04 324	3.91 365	2.51 542	3.86 332	2.81 324	3.13 522	3.03 517	3.19 447	2.19 450	12.43 575	8.23 529	0.60 488	0.43 350	0.52 483	0.43 457	0.63 456	0.63 293

zh-mn7	3.65 472	13.21 566	16.35 253	1.28 362	1.01 310	2.94 168	1.31 448	4.24 459	3.12 387	3.44 539	3.10 522	2.84 419	2.09 433	9.17 454	5.46 506	0.61 489	0.43 350	0.38 399	0.38 415	0.60 443	0.94 373

w-ln-seven-2	3.65 472	9.76 546	15.93 236	1.26 358	1.02 313	3.54 276	1.56 485	4.14 419	3.86 497	2.57 459	2.05 389	2.63 396	2.26 455	8.48 443	10.24 537	0.50 448	0.52 406	0.44 437	0.34 370	0.64 461	1.25 404

DDUNet	3.65 472	2.81 486	19.59 352	3.57 582	2.26 542	3.47 252	1.35 455	4.21 446	2.40 260	2.68 477	2.48 470	4.17 520	1.78 399	5.48 375	2.61 450	2.25 569	1.77 510	2.61 583	2.43 596	2.63 571	2.40 467

rrr	3.66 475	3.48 500	23.50 599	0.96 192	0.49 73	1.59 63	0.92 353	8.19 593	2.75 310	0.75 53	0.78 42	0.74 109	0.73 93	5.79 379	7.75 526	0.32 204	0.26 189	0.28 190	0.21 108	0.32 184	13.47 569

ADCRef	3.66 475	5.95 520	15.50 227	1.20 320	1.41 441	3.93 373	1.61 490	3.92 345	2.77 314	3.13 522	2.20 423	2.40 361	2.78 484	6.23 397	16.59 576	0.50 448	0.35 280	0.63 525	0.62 519	0.58 437	0.92 369

ACVNet-DCA	3.67 477	0.94 292	19.66 355	1.87 518	0.42 39	4.47 497	0.73 201	4.07 386	4.63 544	1.21 158	1.89 346	0.73 98	1.62 362	2.20 260	0.81 89	0.31 185	18.77 607	0.32 278	0.21 108	0.35 246	8.09 541

test_xeample3	3.67 477	3.52 502	21.53 569	0.98 206	0.51 84	1.88 77	0.91 345	8.10 592	2.76 313	0.82 78	0.76 40	0.65 75	0.70 85	5.88 383	7.74 525	0.32 204	0.29 223	0.27 155	0.22 143	0.29 127	15.33 587

w-ln-seven	3.68 479	8.30 535	15.93 236	1.36 397	1.34 422	4.09 412	1.60 489	4.13 414	3.03 369	3.06 517	2.31 445	3.41 468	2.24 452	9.78 470	9.71 536	0.46 409	0.37 300	0.47 454	0.40 435	0.78 501	0.84 354

GrayStereo	3.68 479	0.56 61	20.61 493	1.71 501	0.90 274	4.17 438	8.11 595	3.17 223	4.13 511	2.80 495	2.49 471	1.70 257	17.06 603	2.83 314	1.25 225	0.37 313	0.23 114	0.27 155	0.32 351	0.30 150	0.57 258

xx1	3.69 481	0.94 292	19.66 355	1.87 518	0.42 39	4.47 497	0.73 201	4.24 459	4.01 506	1.21 158	1.89 346	1.78 281	1.36 280	2.20 260	0.81 89	0.31 185	18.77 607	0.33 313	0.36 396	0.35 246	8.09 541

AANet_RVC	3.70 482	7.03 528	17.25 269	1.21 326	1.12 351	3.79 333	1.09 407	3.98 360	3.38 447	2.65 475	4.29 550	3.95 506	1.40 292	11.43 544	7.88 528	1.25 551	0.57 421	0.34 333	0.25 196	0.43 347	0.71 320

FTStereo	3.74 483	0.60 90	20.43 456	0.99 213	0.66 166	4.34 473	11.24 598	2.63 157	1.95 184	2.58 460	5.03 557	1.90 302	13.77 594	3.70 341	1.28 234	0.41 351	0.24 145	0.31 257	0.33 360	0.32 184	2.08 456

AIO_test	3.76 484	0.71 163	19.58 351	0.93 162	17.34 606	1.36 46	0.86 303	1.61 29	1.99 193	0.74 49	0.97 76	1.77 272	0.58 45	1.49 138	0.55 18	0.35 270	0.97 480	0.24 64	0.20 89	0.25 67	22.60 609

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 485	1.65 428	20.61 493	2.55 558	1.63 489	4.29 467	1.67 499	3.99 362	2.56 283	1.76 237	1.93 364	3.03 434	1.41 297	13.24 588	2.02 398	4.47 597	1.63 506	1.12 561	0.48 476	2.42 570	2.85 481

z-mn7	3.78 486	14.53 591	15.59 229	1.34 391	1.23 391	3.78 331	1.42 467	4.17 430	3.45 465	2.94 507	3.37 534	3.05 435	2.09 433	10.03 487	5.54 507	0.50 448	0.39 326	0.43 434	0.34 370	0.67 474	0.73 329

HBP-ISP	3.78 486	9.10 540	20.83 515	1.72 502	1.14 356	4.54 512	2.82 552	4.61 553	3.03 369	4.13 558	1.98 371	1.88 300	3.31 514	11.06 523	1.52 286	0.74 522	0.57 421	0.67 531	0.62 519	0.65 468	0.64 298

tt1	3.79 488	0.93 288	15.34 222	1.83 515	0.45 50	4.54 512	0.78 244	4.23 453	4.73 552	1.27 167	1.89 346	0.74 109	1.48 318	2.29 272	0.78 74	0.30 161	19.28 619	0.32 278	0.22 143	0.31 162	14.02 573

222	3.82 489	0.88 257	6.92 142	1.15 294	0.99 302	3.27 212	0.64 151	4.57 547	5.37 573	2.43 439	2.32 447	1.41 224	1.44 305	10.64 505	18.51 598	0.32 204	4.89 563	0.32 278	0.30 316	0.34 231	9.80 559

CC-Net-ROB	3.82 489	3.41 498	20.20 421	2.40 549	1.66 500	4.49 502	1.61 490	4.77 564	3.08 381	2.06 310	2.06 392	1.99 322	1.60 347	12.57 579	1.91 380	2.82 574	2.19 520	2.67 585	1.06 555	2.31 569	1.59 431

UDG	3.84 491	2.91 488	20.05 403	2.98 571	1.98 527	3.95 378	1.18 426	4.43 526	2.24 227	2.47 445	2.53 478	4.49 535	2.44 468	6.52 403	4.74 498	2.14 568	1.77 510	2.64 584	2.58 598	2.66 572	2.19 463

1test111	3.86 492	0.94 292	19.66 355	1.87 518	0.42 39	4.47 497	0.73 201	4.07 386	4.63 544	1.21 158	1.89 346	0.73 98	1.62 362	5.19 367	1.68 329	0.31 185	18.77 607	0.32 278	0.21 108	0.35 246	8.09 541

GASNet	3.86 492	15.35 605	21.16 550	1.63 484	1.25 398	2.35 115	1.11 413	4.11 404	2.86 335	1.99 282	2.11 401	2.99 430	2.16 447	10.62 504	3.75 483	0.71 511	0.37 300	0.61 517	0.46 470	0.91 519	0.70 318

AAGNet	3.88 494	0.67 133	20.04 402	2.27 542	0.46 54	4.76 557	1.05 398	2.28 99	3.38 447	2.16 344	1.84 326	2.40 361	3.95 533	6.22 395	24.21 609	0.49 434	0.19 29	0.30 237	0.29 295	0.33 208	0.29 21

PVD	3.91 495	4.36 511	13.89 196	2.81 569	4.79 585	3.80 336	1.94 513	3.89 338	4.11 509	5.75 578	3.56 539	3.59 488	3.34 517	6.44 402	6.44 512	0.73 519	2.84 541	0.74 544	0.84 540	0.82 510	3.45 501

FBW_ROB	3.91 495	2.07 463	15.46 226	1.60 477	1.16 365	3.80 336	1.48 476	4.37 512	3.41 455	2.53 454	2.45 467	4.19 522	2.10 436	15.17 601	9.45 534	0.86 533	0.65 443	1.54 571	0.96 547	1.08 536	3.80 504

cc1	3.93 497	0.94 292	19.66 355	1.87 518	0.42 39	4.47 497	0.73 201	4.24 459	4.01 506	1.21 158	1.89 346	0.73 98	1.62 362	2.20 260	0.81 89	0.31 185	18.77 607	0.32 278	0.21 108	0.32 184	13.93 572

Zero-FE251	3.94 498	0.81 232	12.30 178	0.94 171	0.75 207	2.59 142	0.45 66	1.44 14	0.91 10	50.12 624	0.62 23	0.73 98	0.81 136	0.97 15	0.75 64	0.36 297	0.33 257	0.28 190	0.19 54	0.21 27	3.31 495

DPSNet	3.94 498	2.01 459	14.69 212	1.58 473	1.30 407	4.17 438	2.08 526	4.57 547	4.63 544	2.78 490	1.99 374	3.79 498	7.88 578	10.66 506	11.35 546	0.94 537	0.99 483	0.41 419	0.57 507	1.09 537	1.40 414

AIO_rvc	3.97 500	1.01 321	18.99 319	0.98 206	11.92 597	1.45 54	0.97 377	2.17 89	4.51 541	0.71 44	1.18 117	1.09 177	0.56 40	1.56 153	0.72 57	0.28 112	11.98 602	0.24 64	0.19 54	0.25 67	18.74 601

RAFT + AFF	3.98 501	14.10 582	20.78 511	1.16 301	1.96 526	4.14 427	2.00 520	4.56 545	3.52 474	2.23 372	2.51 475	2.27 347	4.92 547	8.94 451	2.82 456	0.33 231	0.60 432	0.48 460	0.39 424	0.81 508	1.03 387

DeepPrunerF	4.00 502	5.64 519	16.81 260	1.36 397	1.75 511	3.69 310	1.54 481	4.24 459	13.98 603	2.21 368	1.77 291	2.73 404	2.29 456	10.90 515	6.64 514	0.71 511	0.61 434	0.77 545	0.79 536	0.87 516	0.79 345

Anonymous_2	4.03 503	0.99 318	11.19 172	1.20 320	1.71 507	3.68 308	0.93 359	3.76 311	1.63 127	2.07 316	1.43 183	4.76 547	2.34 460	1.86 219	1.78 353	0.82 531	2.42 531	8.69 614	16.64 618	4.38 590	8.29 546

MFN_U_SF_RVC	4.08 504	13.72 576	15.13 219	2.00 530	1.43 445	3.73 320	1.68 500	4.11 404	3.39 452	2.93 505	2.38 453	4.39 532	3.63 526	8.63 445	6.14 508	1.14 546	1.07 488	1.01 554	1.35 570	1.63 561	2.09 458

CBMV	4.12 505	1.27 377	21.14 547	1.52 461	0.85 247	3.80 336	3.89 582	4.58 549	3.02 363	3.56 545	2.37 452	4.44 533	13.88 596	11.23 536	3.78 484	0.56 479	0.43 350	0.48 460	0.39 424	0.55 423	0.74 334
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-sn7	4.13 506	13.99 580	17.43 275	1.29 368	1.15 358	3.66 303	2.56 545	4.26 471	2.78 317	2.66 476	3.11 527	3.37 465	3.17 509	11.53 546	7.43 523	0.48 427	0.49 394	0.45 445	0.44 461	0.75 495	1.52 426

G-Net	4.16 507	1.39 395	20.31 444	2.30 544	2.91 555	4.68 546	2.86 554	3.35 245	2.44 272	4.43 565	9.43 582	6.89 574	3.83 531	8.91 449	4.83 500	0.80 527	0.80 464	0.70 535	0.50 488	0.95 524	0.97 376

StereoAnything_RVC	4.17 508	12.66 563	20.44 457	0.88 124	0.57 121	1.16 17	0.39 37	2.35 109	4.38 531	0.53 2	0.37 4	0.33 1	0.89 161	1.62 160	0.50 7	0.33 231	0.22 86	0.24 64	0.15 3	3.36 576	31.99 620

test_xeample	4.19 509	0.93 288	14.09 198	1.16 301	1.17 368	3.28 216	0.80 264	4.63 554	5.30 569	2.46 444	2.35 449	1.39 221	1.42 300	10.88 513	17.68 592	0.30 161	6.50 571	0.32 278	0.32 351	0.36 265	8.38 549

SQANet	4.22 510	14.03 581	20.30 442	2.78 565	2.75 553	3.41 239	1.48 476	3.66 288	2.25 230	2.62 471	1.77 291	2.68 401	1.90 421	7.41 426	3.78 484	2.97 576	1.42 499	1.85 573	1.13 558	3.28 574	2.86 482

Wz-Net-TNSev	4.22 510	13.55 569	15.87 235	1.57 471	1.19 378	3.61 291	2.48 540	4.38 516	3.45 465	2.29 392	1.91 355	4.20 523	2.86 486	12.11 567	10.56 539	0.61 489	0.59 430	0.48 460	0.54 499	0.93 522	1.24 403

ttt	4.23 512	0.75 200	19.96 393	1.48 446	1.31 412	3.69 310	0.87 310	4.65 556	5.33 570	2.45 443	2.39 455	2.44 375	1.54 336	11.35 539	16.49 575	0.43 379	4.35 559	0.37 383	0.35 385	0.41 325	4.01 510

xxxx	4.25 513	0.86 249	14.59 211	1.30 373	1.16 365	3.51 269	0.63 146	4.56 545	5.42 576	2.33 412	2.29 440	2.04 330	1.39 288	10.23 492	18.00 594	0.33 231	7.15 574	0.31 257	0.30 316	0.35 246	8.33 547

ADCPNet	4.25 513	4.04 507	21.95 580	1.33 389	1.31 412	6.34 577	2.63 548	4.07 386	3.23 409	2.81 496	2.21 427	4.27 525	6.08 560	6.01 385	11.73 551	0.67 505	1.17 492	0.71 537	1.71 577	0.87 516	1.82 447

LL-Strereo	4.26 515	13.69 573	20.37 450	1.24 338	2.18 539	2.90 165	1.08 403	4.35 507	2.22 224	3.20 529	2.26 432	3.29 456	3.13 504	11.30 537	1.91 380	0.33 231	3.89 557	0.46 452	0.34 370	0.54 420	6.47 534

ffm	4.27 516	0.98 309	21.04 531	1.24 338	1.03 318	3.64 297	0.87 310	4.23 453	4.73 552	2.31 398	2.40 457	3.49 474	1.64 369	2.29 272	0.78 74	0.30 161	19.28 619	0.48 460	0.40 435	0.31 162	14.02 573

RTS	4.29 517	9.35 541	18.25 297	2.79 567	2.29 544	4.98 562	3.41 566	4.72 560	4.27 523	4.35 562	3.10 522	4.93 549	3.14 505	7.71 431	6.99 517	0.71 511	0.68 448	0.51 480	0.50 488	1.07 534	1.98 451

RTSA	4.29 517	9.35 541	18.25 297	2.79 567	2.29 544	4.98 562	3.41 566	4.72 560	4.27 523	4.35 562	3.10 522	4.93 549	3.14 505	7.71 431	6.99 517	0.71 511	0.68 448	0.51 480	0.50 488	1.07 534	1.98 451

dual_stereo	4.32 519	0.42 4	1.51 38	0.75 63	1.37 432	0.88 8	0.34 27	3.50 264	4.78 558	0.55 5	0.47 12	0.60 66	0.40 7	2.09 242	0.95 140	0.24 44	32.26 627	0.21 19	0.17 23	0.21 27	34.78 627

SDNR	4.37 520	2.22 471	20.63 496	1.60 477	0.99 302	5.15 566	0.67 160	4.36 509	5.55 579	4.89 570	7.17 564	5.50 564	1.58 342	17.48 603	4.33 491	0.80 527	0.72 458	0.59 510	0.45 468	1.18 546	1.43 418

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 521	13.66 571	13.95 197	1.39 414	1.58 481	5.18 567	3.31 564	4.53 541	3.22 406	2.60 464	2.62 488	4.99 551	2.11 438	13.99 598	4.21 488	1.53 562	2.56 536	0.67 531	1.82 583	0.83 513	2.92 485

WZ-Net	4.39 522	12.37 560	17.44 276	1.47 444	1.42 444	3.76 325	2.27 534	4.17 430	3.11 385	2.89 501	2.24 429	4.05 511	5.69 557	10.89 514	12.07 552	0.66 502	0.41 337	0.47 454	0.49 480	0.78 501	1.12 394

gasm-f	4.41 523	0.71 163	10.58 165	0.99 213	16.98 604	4.39 482	0.92 353	2.05 78	1.71 145	0.97 128	1.46 189	0.53 47	0.88 155	1.39 115	1.12 181	0.31 185	18.89 612	0.27 155	0.20 89	0.30 150	23.53 610

ADCP+	4.42 524	12.67 564	18.95 316	1.12 282	1.55 468	4.30 469	3.60 575	4.01 366	3.80 493	2.30 395	1.71 271	3.93 504	4.29 539	3.49 334	18.77 602	0.40 348	0.41 337	0.63 525	0.53 496	0.67 474	1.35 411

GREAT-IGEV	4.43 525	0.74 186	13.12 186	1.32 384	9.52 592	2.48 126	0.34 27	1.40 12	1.88 171	0.61 16	0.89 59	0.51 40	0.60 56	1.26 72	1.01 161	0.23 37	31.64 626	0.21 19	0.18 34	0.24 62	20.38 605

MADNet+	4.46 526	11.36 554	14.35 204	2.23 540	2.50 550	4.18 441	2.86 554	5.46 578	4.43 532	2.74 485	2.69 496	4.55 539	3.43 523	8.97 452	9.42 533	1.47 560	2.06 518	1.09 559	1.02 552	1.54 559	2.96 487

AnyNet_C32	4.49 527	9.53 543	13.85 192	1.67 491	1.56 473	5.40 570	4.06 584	4.03 374	3.69 487	4.21 561	3.09 521	3.09 441	3.38 521	8.24 438	18.76 601	0.56 479	0.64 440	0.53 490	0.81 538	1.36 555	1.42 417

THIR-Stereo	4.50 528	1.11 342	18.71 308	0.89 126	0.47 59	2.25 106	16.71 604	3.53 268	1.58 106	2.04 305	12.04 595	2.66 400	7.52 574	7.29 421	11.25 543	0.32 204	0.21 69	0.29 215	0.28 259	0.35 246	0.52 230

ADCMid	4.55 529	10.78 552	17.67 285	1.32 384	1.43 445	4.62 529	2.24 532	4.22 447	4.97 565	3.93 553	3.01 516	3.84 501	3.66 527	4.22 357	18.57 600	0.69 507	0.62 437	1.09 559	1.20 562	1.48 557	1.49 424

mmx	4.56 530	0.98 309	21.04 531	1.24 338	1.03 318	3.64 297	0.87 310	4.53 541	5.34 571	2.31 398	2.40 457	3.49 474	1.64 369	12.40 570	16.90 579	0.34 253	5.98 568	0.48 460	0.40 435	0.46 381	5.71 526

xxx	4.56 530	0.98 309	21.04 531	1.24 338	1.03 318	3.64 297	0.87 310	4.53 541	5.34 571	2.31 398	2.40 457	3.49 474	1.64 369	12.40 570	16.90 579	0.34 253	5.98 568	0.48 460	0.40 435	0.46 381	5.71 526

CBMV_ROB	4.57 532	0.90 270	21.30 561	1.46 440	0.89 266	4.43 491	1.69 501	4.51 539	3.14 390	5.97 580	4.23 548	4.16 519	7.83 576	11.06 523	16.47 574	0.61 489	0.55 417	0.53 490	0.51 493	0.56 429	0.59 277

SAMSARA	4.67 533	6.50 523	16.40 254	4.62 599	3.13 562	6.62 579	3.49 569	5.24 571	3.04 374	7.78 589	3.07 519	5.32 557	4.05 535	9.98 482	6.42 511	0.69 507	2.39 529	0.60 514	0.74 532	0.99 525	2.26 464

test_sample9	4.68 534	1.19 364	20.68 500	1.11 272	0.87 260	4.22 455	1.20 430	4.40 519	4.92 562	2.20 365	1.85 330	1.90 302	2.00 426	11.08 527	11.57 549	1.41 557	14.65 604	4.19 603	2.07 590	0.70 483	1.43 418

AnyNet_C01	4.68 534	10.90 553	16.41 255	2.03 534	1.62 486	6.25 575	6.40 590	4.19 439	5.13 568	4.03 555	3.77 543	4.14 518	3.26 512	7.23 420	11.19 542	0.64 499	0.80 464	0.65 529	0.72 530	2.18 566	2.08 456

ADCL	4.70 536	4.04 507	16.12 241	1.35 393	1.28 401	5.46 571	10.88 597	4.08 395	4.25 521	5.97 580	4.51 552	4.29 528	5.60 553	6.37 399	15.21 570	0.54 472	0.48 391	0.88 551	0.78 535	0.86 514	1.01 383

DispFullNet	4.71 537	3.93 504	23.92 601	4.00 587	3.01 558	3.38 232	1.31 448	4.23 453	3.26 413	6.31 584	2.92 510	4.03 510	7.80 575	3.93 349	5.15 501	2.80 573	1.61 505	3.11 594	2.70 601	3.32 575	3.38 499

NaN_ROB	4.73 538	6.66 525	21.89 576	1.26 358	1.28 401	3.49 261	3.02 559	4.38 516	3.93 502	3.65 547	2.55 479	2.97 428	5.01 548	13.23 587	17.43 590	0.38 329	0.42 348	0.38 399	0.40 435	0.50 407	1.82 447

1111x	4.75 539	1.05 327	20.89 521	1.28 362	1.02 313	3.81 340	0.88 317	4.65 556	5.52 577	2.43 439	2.27 435	1.97 320	1.81 405	12.40 570	18.19 596	0.32 204	9.06 591	0.32 278	0.34 370	0.38 284	6.34 533

ADCS	4.77 540	12.63 562	17.40 274	1.72 502	1.34 422	3.90 361	3.60 575	4.30 479	3.54 475	5.11 573	2.81 506	4.44 533	3.05 502	6.15 393	19.32 603	0.74 522	0.68 448	0.70 535	0.70 528	1.25 551	1.98 451

Ntro	4.83 541	14.73 593	20.47 464	3.24 576	2.97 557	4.12 419	1.88 511	4.00 364	2.57 286	1.79 243	2.15 408	3.34 462	2.16 447	10.01 484	7.34 519	3.53 585	1.77 510	2.13 576	1.32 568	3.89 584	3.23 490

EAI-Stereo	4.89 542	0.69 148	7.74 147	0.99 213	1.63 489	4.68 546	51.52 623	5.79 584	3.37 444	3.64 546	7.24 565	1.10 179	0.95 176	2.51 287	1.71 338	0.33 231	0.31 241	0.28 190	2.04 589	0.28 109	0.92 369

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 543	13.94 579	16.59 259	1.69 496	1.46 451	6.15 574	3.52 571	5.47 579	3.95 503	2.77 488	2.74 500	4.81 548	2.49 472	13.78 595	5.33 502	2.34 570	3.46 553	1.05 556	1.21 564	2.28 568	2.94 486

SGM-Forest	4.96 544	0.86 249	21.02 529	1.22 330	0.83 238	4.05 402	3.26 563	4.40 519	3.49 472	4.40 564	3.69 542	4.66 546	13.91 597	11.94 564	17.16 587	0.66 502	0.46 373	0.49 473	0.39 424	0.49 406	1.77 443
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SuperB	5.03 545	8.93 538	20.96 526	1.51 456	1.11 348	3.88 357	3.00 557	4.24 459	3.13 389	2.53 454	2.10 400	2.74 407	3.37 520	8.76 447	19.44 604	0.45 397	0.34 270	0.53 490	0.40 435	11.97 614	1.15 398

SPS-STEREO	5.18 546	10.36 549	21.09 541	1.74 506	1.72 509	3.24 209	2.26 533	3.92 345	4.12 510	5.06 572	3.66 541	5.43 561	3.33 516	9.56 465	12.34 554	1.17 548	1.17 492	1.07 557	1.03 554	1.17 545	10.25 562
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	5.20 547	15.03 600	21.14 547	3.66 584	3.25 566	4.18 441	2.98 556	4.22 447	3.20 396	2.30 395	2.65 490	4.24 524	2.97 492	9.92 478	6.29 510	3.92 591	2.27 524	2.71 588	1.73 579	3.82 583	3.43 500

HUF	5.25 548	1.03 324	26.85 609	1.03 233	13.21 599	1.35 45	0.76 233	2.97 205	3.00 354	0.79 70	1.56 223	0.92 152	0.66 77	1.53 148	0.74 61	0.35 270	27.70 625	0.26 128	0.18 34	0.24 62	19.90 604

CrosDoStereo	5.27 549	0.75 200	20.07 404	0.85 102	0.53 93	3.40 236	18.03 605	3.90 340	3.29 422	1.99 282	8.27 572	1.95 314	6.95 571	7.34 423	25.94 612	0.33 231	0.22 86	0.30 237	0.28 259	0.35 246	0.61 286

DeepStereo_LL	5.27 549	0.75 200	20.07 404	0.85 102	0.53 93	3.40 236	18.03 605	3.90 340	3.29 422	1.99 282	8.27 572	1.95 314	6.95 571	7.34 423	25.94 612	0.33 231	0.22 86	0.30 237	0.28 259	0.35 246	0.61 286

test_sample8	5.57 551	1.19 364	20.68 500	1.11 272	0.87 260	4.22 455	1.20 430	4.43 526	3.76 490	5.63 576	1.97 370	12.99 594	6.34 561	11.08 527	11.57 549	1.41 557	14.65 604	4.19 603	2.07 590	0.70 483	1.43 418

ff1	5.58 552	0.98 309	21.04 531	1.24 338	1.03 318	3.64 297	0.87 310	4.23 453	4.73 552	2.31 398	2.40 457	3.49 474	1.64 369	12.40 570	16.90 579	0.30 161	19.28 619	0.48 460	0.40 435	0.31 162	14.02 573

otaku	5.59 553	14.82 597	20.70 504	3.13 574	2.70 552	3.91 365	2.56 545	3.90 340	2.48 276	2.25 375	9.38 581	4.06 512	2.32 459	9.59 467	14.37 565	3.52 584	1.66 507	2.15 577	1.19 561	3.73 582	3.35 498

EDNetEfficient	5.62 554	2.26 472	17.51 277	1.67 491	3.59 568	3.99 388	7.25 591	3.14 219	5.63 581	11.52 608	4.82 555	3.94 505	12.48 590	8.39 442	20.56 606	0.46 409	0.46 373	0.48 460	1.06 555	1.65 563	1.62 434

MeshStereo	5.67 555	1.80 441	21.28 559	1.40 415	1.14 356	4.38 478	3.83 581	5.51 581	4.85 561	10.12 602	11.72 593	11.44 587	5.87 558	13.86 596	12.31 553	0.68 506	0.61 434	0.61 517	0.60 513	0.73 490	0.68 310
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
WCMA_ROB	5.78 556	2.42 477	21.71 573	1.67 491	1.55 468	4.07 407	3.53 572	4.14 419	4.73 552	6.59 585	10.89 588	12.82 593	9.59 586	10.17 489	12.65 557	1.05 541	0.61 434	0.52 483	0.52 494	0.71 488	5.64 525

pmcnn	5.90 557	1.81 444	22.30 589	1.69 496	2.37 547	3.47 252	2.10 527	4.58 549	5.56 580	3.75 550	13.12 598	22.07 607	3.70 528	11.99 566	17.13 585	0.58 483	0.23 114	0.23 36	0.19 54	0.37 271	0.70 318

CSAN	5.95 558	13.70 574	21.94 579	1.35 393	0.93 285	3.65 301	3.46 568	4.73 562	4.26 522	3.98 554	7.70 568	3.54 486	6.94 570	22.83 608	16.00 573	0.53 469	0.47 384	0.50 475	0.55 504	0.65 468	1.22 401

MSMD_ROB	5.99 559	1.29 382	19.23 332	1.40 415	0.84 246	10.25 592	2.05 525	4.20 441	6.02 586	10.42 604	8.00 569	22.21 608	9.45 585	11.67 553	8.73 530	0.76 525	0.59 430	0.67 531	0.68 525	0.67 474	0.72 324

WAO-7	6.00 560	14.29 585	20.46 461	1.97 527	1.51 460	5.31 569	3.06 561	5.00 567	5.92 585	4.55 567	8.87 579	6.52 572	6.47 565	13.38 591	13.85 561	1.35 553	1.24 494	1.48 569	1.36 571	1.63 561	1.79 446

ACVNet_2	6.09 561	15.28 604	21.36 564	3.30 578	3.17 563	4.50 503	3.00 557	4.70 558	3.96 504	3.52 543	5.34 559	7.79 579	2.95 490	12.40 570	13.76 560	3.28 580	2.23 522	2.70 587	1.70 576	3.52 577	3.24 491

IMH-64-1	6.10 562	13.83 577	17.55 278	4.34 592	3.78 572	4.79 558	5.94 587	5.34 572	4.20 514	4.10 556	8.31 574	5.07 554	6.92 568	9.63 468	7.36 520	4.60 601	2.96 546	3.04 590	2.14 593	4.30 588	3.88 507

IMH-64	6.10 562	13.83 577	17.55 278	4.34 592	3.78 572	4.79 558	5.94 587	5.34 572	4.20 514	4.10 556	8.31 574	5.07 554	6.92 568	9.63 468	7.36 520	4.60 601	2.96 546	3.04 590	2.14 593	4.30 588	3.88 507

SGM_RVC	6.11 564	1.10 340	20.44 457	2.15 538	0.66 166	15.87 604	3.98 583	5.00 567	6.19 587	9.79 600	11.46 591	8.23 583	12.63 591	12.32 569	9.15 532	0.54 472	0.39 326	0.41 419	0.35 385	0.55 423	1.05 390
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	6.31 565	1.18 358	22.96 598	2.56 559	2.69 551	21.07 607	2.01 522	4.79 565	2.87 337	9.49 596	4.45 551	4.10 516	4.48 543	22.33 607	17.61 591	0.79 526	0.44 360	0.47 454	0.44 461	0.47 394	0.95 375

ELAS_RVC	6.36 566	2.53 479	20.21 425	2.67 562	2.48 548	4.90 561	11.89 599	4.84 566	6.31 590	9.03 594	8.54 577	8.09 582	12.73 592	9.32 458	13.25 559	1.92 564	2.18 519	1.51 570	1.31 566	1.40 556	2.15 459
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	6.43 567	13.71 575	22.08 585	1.43 435	1.00 308	6.86 581	3.78 580	4.71 559	11.10 597	4.71 569	8.72 578	7.47 577	7.91 579	12.46 577	18.12 595	0.51 456	0.47 384	0.50 475	0.45 468	0.94 523	1.60 433

PWCK	6.49 568	13.40 567	20.27 434	2.95 570	1.61 483	5.68 573	7.63 594	5.37 575	4.77 557	3.90 552	7.48 567	7.96 580	5.63 554	15.15 600	10.93 541	3.21 579	1.55 504	2.34 578	1.43 573	6.05 598	2.45 470

ELAS	6.58 569	2.54 480	20.08 410	2.66 561	2.48 548	15.49 602	7.29 592	5.50 580	5.72 582	10.05 601	8.94 580	6.91 575	10.83 588	8.33 439	14.27 564	1.92 564	2.19 520	1.23 564	1.31 566	1.62 560	2.17 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	6.62 570	1.45 403	87.38 632	1.55 468	0.97 296	2.86 159	1.42 467	3.30 239	2.12 209	3.74 549	2.45 467	5.15 556	2.59 477	10.55 502	2.91 463	0.55 475	0.68 448	0.48 460	0.53 496	0.73 490	1.02 385

ACVNet_1	6.63 571	14.79 596	21.40 565	3.59 583	3.17 563	4.69 551	2.46 539	4.24 459	3.34 441	3.11 521	2.86 508	23.21 609	4.59 545	11.06 523	12.59 556	3.75 587	2.34 526	2.60 582	1.80 582	3.70 579	3.31 495

NVStereoNet_ROB	6.63 571	9.57 544	19.28 334	3.19 575	2.11 536	3.69 310	1.99 517	4.32 498	6.27 589	3.26 533	24.57 612	5.45 563	11.39 589	13.56 592	12.37 555	2.79 572	2.05 517	1.76 572	1.75 580	1.49 558	1.75 439
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-6	6.68 573	9.03 539	20.68 500	2.98 571	2.79 554	11.93 594	3.56 574	5.39 576	11.65 599	3.55 544	9.59 583	6.77 573	6.72 567	12.28 568	11.56 547	2.88 575	2.36 527	2.50 579	1.84 584	2.89 573	2.72 478

JetBlue	6.69 574	12.01 558	14.30 202	1.98 529	4.64 584	11.97 595	12.29 600	5.39 576	4.32 530	3.81 551	4.51 552	9.50 585	6.53 566	10.22 491	14.50 566	1.32 552	1.47 500	1.18 562	1.36 571	7.48 607	5.05 520

FCDSN-DC	6.71 575	1.18 358	21.61 572	1.29 368	1.10 344	4.38 478	2.59 547	4.58 549	5.52 577	9.58 597	11.19 589	19.17 603	17.69 605	13.03 584	17.11 584	0.73 519	0.57 421	0.61 517	0.60 513	0.71 488	0.92 369
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACVNet-4b	6.98 576	14.78 595	22.17 587	3.56 581	3.11 561	4.14 427	2.23 531	4.08 395	3.84 494	1.67 216	3.96 547	5.86 568	2.87 487	10.30 497	17.16 587	26.09 623	2.24 523	2.53 580	1.79 581	3.91 585	3.28 494

FC-DCNN	7.08 577	1.01 321	21.89 576	1.74 506	1.64 493	8.18 587	2.31 535	6.50 588	9.16 595	10.85 606	11.33 590	19.85 605	13.33 593	12.94 582	17.10 583	0.72 516	0.57 421	0.59 510	0.57 507	0.64 461	0.69 314

IMH	7.25 578	16.24 610	21.08 536	4.40 594	3.79 574	5.46 571	3.03 560	5.58 582	6.26 588	4.92 571	10.32 585	9.24 584	8.30 581	13.62 593	11.56 547	4.84 605	3.00 549	3.09 593	2.14 593	4.38 590	3.83 506

tt	7.29 579	0.58 73	7.34 143	4.04 588	2.30 546	12.04 596	20.18 608	15.60 611	7.41 591	3.46 540	3.36 533	5.36 558	6.39 564	4.27 358	7.46 524	9.80 613	11.53 601	7.04 611	7.45 612	6.31 600	3.81 505

FC-DCNN v2	7.41 580	0.98 309	22.19 588	1.75 508	1.64 493	8.98 590	2.37 537	7.60 590	9.44 596	11.09 607	11.95 594	20.04 606	16.35 602	12.99 583	17.14 586	0.72 516	0.57 421	0.59 510	0.57 507	0.64 461	0.68 310

LVE	7.57 581	15.80 607	21.28 559	3.69 585	3.19 565	4.54 512	2.78 549	10.13 597	11.63 598	3.24 531	11.52 592	18.10 600	4.55 544	11.67 553	10.30 538	4.62 604	2.95 544	2.56 581	1.91 586	3.63 578	3.26 493

EKT-Stereo	7.93 582	0.75 200	21.17 552	1.84 517	109.80 631	4.51 507	0.61 129	4.13 414	1.59 109	1.89 255	1.24 130	1.96 319	1.35 278	4.02 351	1.36 248	0.42 362	0.31 241	0.29 215	0.27 232	0.35 246	0.78 341

DGSMNet	8.13 583	2.31 475	18.62 304	2.77 564	13.96 603	6.91 582	42.17 622	4.16 426	2.53 281	2.25 375	3.21 528	3.41 468	1.69 382	9.19 456	3.03 466	3.79 589	10.31 596	11.70 619	5.68 609	4.38 590	10.58 563

MonStereo1	8.19 584	2.63 483	9.96 160	4.90 600	3.64 569	18.09 606	2.55 543	5.89 586	5.83 583	5.29 575	13.95 600	7.40 576	45.20 626	13.30 589	6.87 515	4.47 597	1.10 489	2.69 586	1.59 575	4.07 587	4.31 513

Dean	8.35 585	15.23 603	22.34 590	3.76 586	3.55 567	4.81 560	3.51 570	5.34 572	5.37 573	4.49 566	26.13 613	25.59 615	4.33 541	11.21 534	13.12 558	3.78 588	2.31 525	2.90 589	1.89 585	4.04 586	3.34 497

MADNet++	8.64 586	6.17 522	13.88 195	6.61 603	5.25 587	10.15 591	14.20 603	5.89 586	8.25 592	7.14 586	8.18 571	6.41 571	9.84 587	11.71 558	16.73 578	9.65 612	5.03 564	8.63 613	5.68 609	4.83 595	8.57 550

MultiAttention	9.51 587	0.66 129	18.16 294	2.27 542	22.44 613	36.03 619	8.40 596	5.18 570	2.72 305	2.59 461	5.12 558	5.53 565	1.60 347	52.66 631	8.87 531	0.51 456	0.24 145	0.52 483	0.94 546	6.88 604	8.91 553

UNDER WATER-64	10.08 588	14.27 584	22.85 596	5.26 602	4.88 586	11.00 593	4.57 586	11.41 598	17.25 608	7.68 588	9.72 584	15.96 599	21.47 612	11.12 530	16.63 577	4.38 594	2.88 543	4.41 607	2.95 605	7.12 605	5.81 528

TorneroNet-64	10.52 589	14.33 586	21.95 580	4.29 591	3.76 571	13.77 599	2.83 553	14.96 608	23.11 616	10.24 603	23.77 611	13.44 595	8.15 580	13.98 597	17.70 593	4.03 593	2.73 539	3.23 595	2.53 597	7.27 606	4.35 515

FINET	10.59 590	14.44 590	25.84 604	2.30 544	3.90 575	21.74 608	25.19 611	8.85 595	16.99 606	2.68 477	15.19 602	11.45 588	13.83 595	6.71 410	15.11 569	0.80 527	8.59 583	0.53 490	0.44 461	0.62 450	16.67 591

JetRed	10.68 591	26.07 617	35.62 611	4.40 594	4.16 581	15.72 603	13.07 602	14.57 607	5.83 583	5.85 579	5.55 561	10.12 586	7.37 573	8.86 448	25.99 614	3.33 581	3.82 556	3.59 601	2.98 606	8.51 610	8.22 545

notaker	10.92 592	14.17 583	20.38 451	4.56 598	3.98 577	6.29 576	3.53 572	7.68 591	5.10 567	9.04 595	46.37 623	13.84 598	28.85 614	14.18 599	14.16 563	4.57 600	3.19 550	3.52 598	2.70 601	8.16 609	4.13 511

xyz-stereo	10.93 593	0.71 163	79.25 631	0.70 41	0.45 50	83.14 631	0.77 237	2.68 162	1.49 81	2.28 386	32.01 615	2.76 412	1.61 353	5.80 382	3.32 476	0.29 131	0.18 16	0.33 313	0.23 158	0.26 85	0.29 21

UNDER WATER	11.28 594	13.60 570	22.90 597	5.11 601	4.53 583	7.75 585	3.75 578	12.50 600	21.62 615	7.80 590	10.68 586	23.75 611	35.20 615	11.54 548	17.40 589	4.46 596	2.95 544	4.23 606	2.90 604	6.57 601	6.27 532

EDNetEfficientorigin	12.42 595	3.26 494	179.44 637	1.21 326	1.00 308	2.89 164	1.82 509	3.05 210	5.37 573	8.87 593	4.78 554	4.17 520	4.80 546	9.91 477	11.32 545	0.41 351	0.41 337	0.62 524	0.88 542	1.33 554	2.81 480

TCMNet-wrong-test	12.48 596	15.10 601	19.66 355	22.40 615	19.87 610	15.98 605	12.30 601	23.88 613	4.80 559	6.29 583	6.46 563	18.38 602	15.65 600	10.50 501	10.86 540	9.07 611	4.79 560	5.34 608	3.95 607	12.27 615	12.13 567

WAO-8	12.61 597	16.02 608	21.99 582	3.55 579	3.10 559	15.07 600	2.80 550	12.81 602	19.10 613	7.93 591	13.05 596	11.75 589	8.46 583	83.86 633	15.10 567	3.51 582	1.94 514	3.54 599	1.96 587	3.72 580	2.89 483

Venus	12.61 597	16.02 608	21.99 582	3.55 579	3.10 559	15.07 600	2.80 550	12.81 602	19.10 613	7.93 591	13.05 596	11.75 589	8.46 583	83.86 633	15.10 567	3.51 582	1.94 514	3.54 599	1.96 587	3.72 580	2.89 483

U	12.87 599	0.43 10	2.54 82	0.68 32	58.93 625	63.36 630	0.33 21	1.95 66	1.08 26	0.62 19	0.83 52	0.46 34	0.57 42	0.91 8	0.50 7	0.31 185	0.17 8	63.34 630	59.81 629	0.30 150	0.26 11

LSM	13.03 600	7.72 534	21.01 528	55.44 628	85.65 626	3.65 301	6.27 589	3.91 344	5.06 566	5.63 576	13.91 599	3.53 485	3.46 525	9.93 479	4.36 492	0.72 516	0.95 476	0.72 540	0.85 541	1.09 537	26.67 614

SGM+DAISY	13.18 601	14.36 587	24.65 603	8.10 606	13.49 602	22.47 609	25.54 612	12.13 599	17.08 607	14.77 610	15.82 604	12.17 592	13.97 598	12.65 580	18.22 597	8.40 609	9.18 592	1.23 564	1.33 569	1.23 550	16.81 596

MSAF-DinoV2	14.43 602	15.18 602	21.76 575	2.38 548	1.44 447	4.01 391	1.38 461	8.63 594	9.06 594	2.28 386	1.99 374	5.37 559	5.16 550	177.39 639	15.79 571	0.49 434	0.34 270	0.40 410	0.60 513	6.27 599	8.64 551

MANE	15.29 603	13.67 572	23.58 600	10.15 610	13.37 601	23.58 611	23.86 609	27.83 616	26.26 617	12.02 609	15.10 601	19.83 604	18.01 606	15.68 602	20.35 605	8.58 610	9.20 593	3.05 592	4.19 608	0.82 510	16.69 592

SGM-ForestM	15.60 604	14.94 599	28.17 610	7.84 605	10.49 594	23.43 610	24.58 610	20.87 612	16.87 604	15.92 613	15.89 605	27.08 616	22.45 613	24.86 613	28.42 619	3.85 590	8.90 587	0.55 499	1.15 560	0.64 461	15.05 579

USTest	15.98 605	15.57 606	22.51 594	18.47 614	16.98 604	26.39 612	36.05 618	27.65 615	12.77 600	10.72 605	10.87 587	18.34 601	15.08 599	18.60 604	23.36 607	4.90 606	5.38 566	7.40 612	7.45 612	9.88 612	11.26 565

DGTPSM_ROB	16.67 606	21.79 615	40.19 615	10.00 609	19.05 608	12.43 597	33.20 615	13.71 604	18.09 611	9.71 598	22.85 609	13.77 596	19.64 607	21.23 605	24.07 608	5.09 607	8.95 588	5.62 609	11.49 614	6.73 602	15.75 589

DPSMNet_ROB	16.76 607	21.81 616	40.95 616	10.20 611	19.08 609	12.43 597	33.21 616	13.73 605	18.21 612	9.76 599	22.88 610	13.78 597	19.64 607	21.39 606	24.21 609	5.20 608	8.97 589	5.63 610	11.51 617	6.80 603	15.82 590

KSHMR	17.50 608	14.38 589	22.35 591	4.50 596	4.51 582	8.17 586	3.33 565	15.44 610	76.15 632	7.32 587	61.40 627	56.33 628	5.66 556	32.91 616	13.97 562	4.42 595	2.99 548	3.64 602	2.79 603	5.13 596	4.55 517

LE_ROB	19.18 609	12.99 565	48.22 619	8.42 608	23.91 614	7.26 583	19.71 607	9.92 596	38.58 624	43.44 621	21.85 608	28.15 617	41.18 618	23.00 609	54.71 624	0.38 329	0.34 270	0.32 278	0.36 396	0.43 347	0.49 209

coex-ft	20.00 610	11.54 555	120.82 634	1.18 313	1.30 407	2.36 117	1.99 517	2.96 203	13.96 602	129.83 637	8.40 576	5.88 569	52.82 628	9.93 479	31.13 620	0.61 489	0.62 437	0.50 475	0.49 480	1.10 539	2.63 474

DPSM_ROB	20.83 611	20.01 613	26.54 607	23.64 617	22.42 611	31.06 614	39.94 620	34.02 620	17.42 609	15.35 611	16.05 606	24.04 612	20.69 610	23.28 611	27.60 616	10.77 614	9.41 594	11.68 617	11.50 615	14.48 616	16.71 593

DPSM	20.83 611	20.01 613	26.54 607	23.64 617	22.42 611	31.06 614	39.94 620	34.02 620	17.42 609	15.35 611	16.05 606	24.04 612	20.69 610	23.28 611	27.60 616	10.77 614	9.41 594	11.68 617	11.50 615	14.48 616	16.71 593

ktn	22.24 613	14.37 588	20.30 442	4.54 597	4.02 578	6.52 578	4.50 585	6.78 589	78.80 634	84.67 634	100.54 636	58.48 629	8.39 582	13.13 585	17.09 582	4.61 603	3.24 551	3.49 597	2.62 599	4.70 594	3.96 509

LRCNet_RVC	25.63 614	33.47 618	24.35 602	31.77 619	32.74 615	6.73 580	1.19 427	25.87 614	4.67 550	28.95 614	30.91 614	24.89 614	17.54 604	27.82 614	24.57 611	35.48 624	25.62 624	35.91 626	33.80 625	31.95 626	34.38 626

TorneroNet	26.32 615	14.70 592	22.40 592	4.24 589	4.08 579	54.72 623	3.19 562	15.11 609	76.73 633	57.99 629	82.55 633	86.65 633	45.79 627	13.34 590	18.51 598	4.52 599	2.86 542	3.45 596	2.63 600	8.75 611	4.28 512

DLNR_Zeroshot_test	29.83 616	55.48 628	50.99 622	183.84 634	114.74 632	3.44 245	0.28 8	29.52 618	1.59 109	1.03 143	1.25 134	0.93 156	0.64 67	3.95 350	1.62 312	37.16 625	1.69 509	0.26 128	0.23 158	92.97 630	15.07 580

DLNR-FE	29.89 617	56.07 630	50.63 621	183.98 635	105.34 628	3.44 245	0.28 8	29.60 619	1.59 109	1.03 143	1.25 134	0.93 156	0.64 67	3.83 344	1.62 312	40.96 626	1.67 508	0.26 128	0.23 158	99.33 631	15.08 581

HanzoNet	31.86 618	17.33 611	21.23 556	7.52 604	5.85 590	7.49 584	3.61 577	14.35 606	13.37 601	50.38 625	46.35 622	44.46 619	56.50 629	36.53 620	28.25 618	64.05 630	58.31 631	9.45 615	89.24 633	31.17 625	31.77 619

FlowAnything	41.86 619	39.86 619	53.27 626	47.82 627	45.01 620	62.36 624	80.44 629	68.40 631	35.33 623	30.77 618	32.01 615	48.15 623	42.00 623	46.64 629	55.21 626	21.70 622	18.87 611	23.47 624	23.12 619	29.11 619	33.59 621

Selective-RAFT-Error	41.88 620	40.10 621	53.23 625	47.74 624	45.20 622	62.42 625	80.58 630	68.27 627	34.95 621	30.85 619	32.30 617	48.08 622	42.07 624	46.54 624	54.92 625	21.60 618	19.12 617	23.46 620	23.15 621	29.14 620	33.95 625

RAFT-FEzeroshot	41.89 621	40.15 623	52.92 623	47.78 625	45.48 623	62.42 625	80.67 632	68.35 629	34.76 618	30.69 616	32.35 619	48.23 625	41.82 621	46.61 626	55.50 628	21.61 619	18.89 612	23.46 620	23.21 622	29.18 622	33.72 622

RAFT-FE	41.89 621	40.15 623	52.92 623	47.78 625	45.48 623	62.42 625	80.67 632	68.35 629	34.76 618	30.69 616	32.35 619	48.23 625	41.82 621	46.61 626	55.50 628	21.61 619	18.89 612	23.46 620	23.21 622	29.18 622	33.72 622

CasAABBNet	41.89 621	40.14 622	53.33 627	47.71 623	45.10 621	62.42 625	80.65 631	68.29 628	34.85 620	30.67 615	32.34 618	48.22 624	41.76 620	46.61 626	55.60 630	21.59 617	18.89 612	23.46 620	23.21 622	29.17 621	33.75 624

HaxPig	43.31 624	43.63 625	45.01 617	33.88 620	35.67 617	32.79 616	30.52 614	45.50 623	42.95 625	48.75 622	48.14 624	43.24 618	40.44 617	44.58 622	43.63 621	47.17 627	49.30 628	51.65 628	50.37 627	43.72 627	45.27 629

AVERAGE_ROB	44.46 625	45.87 626	46.48 618	40.54 622	38.62 618	32.95 617	30.49 613	46.80 624	43.31 626	49.57 623	48.93 625	44.57 620	39.87 616	45.01 623	43.89 622	48.70 628	50.65 629	50.80 627	49.79 626	45.54 628	46.89 630

MEDIAN_ROB	47.37 626	49.00 627	49.74 620	40.28 621	39.94 619	34.93 618	33.41 617	49.78 625	46.38 628	53.04 626	52.61 626	47.67 621	42.28 625	48.33 630	47.25 623	52.06 629	53.99 630	54.28 629	53.48 628	48.70 629	50.27 631

LSM0	49.69 627	40.02 620	53.50 628	97.07 629	129.56 633	62.65 629	79.82 628	68.02 626	35.12 622	33.72 620	33.34 621	48.41 627	41.54 619	46.57 625	55.40 627	21.63 621	19.16 618	23.60 625	23.13 620	29.46 624	52.08 632

BEATNet-Init1	51.93 628	71.67 631	99.39 633	10.91 613	13.10 598	84.39 632	59.36 624	73.78 632	67.97 631	88.09 635	88.15 634	91.73 634	97.51 634	85.13 635	72.56 634	2.59 571	5.18 565	1.20 563	1.49 574	10.61 613	13.83 570

Anonymous_1	57.77 629	19.65 612	26.12 605	23.12 616	141.97 635	30.79 613	39.72 619	34.10 622	16.98 605	70.09 633	15.64 603	23.44 610	19.73 609	23.03 610	27.21 615	164.70 638	9.02 590	130.41 631	137.42 635	161.21 639	41.01 628

PML	64.55 630	56.00 629	20.79 512	8.10 606	32.82 616	147.60 636	247.57 639	12.71 601	45.39 627	111.32 636	288.85 639	101.42 635	100.62 635	31.63 615	15.84 572	13.96 616	4.84 561	10.95 616	6.18 611	28.99 618	5.33 524

RSGM-EC	109.57 631	104.25 635	68.53 629	115.30 630	109.29 629	116.06 633	139.00 635	126.85 636	55.85 629	55.24 627	70.93 628	116.40 637	111.43 636	176.32 637	174.60 637	117.23 632	71.46 632	140.49 634	83.40 631	123.40 633	115.37 634

acva	109.57 631	104.25 635	68.53 629	115.30 630	109.29 629	116.06 633	139.00 635	126.85 636	55.85 629	55.24 627	70.93 628	116.40 637	111.43 636	176.32 637	174.60 637	117.23 632	71.46 632	140.49 634	83.40 631	123.40 633	115.37 634

xxxxx1	112.85 633	94.19 632	38.10 612	228.21 637	161.02 636	39.23 620	61.26 625	92.54 633	79.08 635	63.44 630	74.84 630	77.80 630	69.88 630	33.55 617	70.96 631	117.25 634	130.44 636	258.49 637	273.88 637	145.63 636	147.24 637

tt_ll	112.85 633	94.19 632	38.10 612	228.21 637	161.02 636	39.23 620	61.26 625	92.54 633	79.08 635	63.44 630	74.84 630	77.80 630	69.88 630	33.55 617	70.96 631	117.25 634	130.44 636	258.49 637	273.88 637	145.63 636	147.24 637

ff	112.85 633	94.19 632	38.10 612	228.21 637	161.02 636	39.23 620	61.26 625	92.54 633	79.08 635	63.44 630	74.84 630	77.80 630	69.88 630	33.55 617	70.96 631	117.25 634	130.44 636	258.49 637	273.88 637	145.63 636	147.24 637

ASD4	117.27 636	129.52 637	123.56 635	122.58 632	90.02 627	142.70 635	121.49 634	155.40 639	106.26 638	137.15 638	93.99 635	116.23 636	77.54 633	123.37 636	97.34 635	115.20 631	101.37 634	138.98 633	118.15 634	131.38 635	103.11 633

DPSimNet_ROB	143.68 637	156.64 638	170.66 636	162.59 633	135.40 634	195.13 637	174.01 637	141.76 638	167.78 640	174.58 639	138.78 637	186.01 639	183.75 638	82.32 632	97.85 636	151.24 637	102.48 635	131.25 632	82.78 630	115.21 632	123.37 636

test_example2	213.42 638	219.67 639	222.97 638	213.78 636	220.82 639	199.03 638	200.49 638	189.27 640	143.61 639	211.05 640	218.08 638	210.69 640	205.21 639	221.14 640	216.49 639	236.74 639	242.08 640	213.66 636	216.96 636	235.55 640	231.06 640

ccccc	591.61 639	628.29 640	644.85 639	567.59 640	570.62 640	580.23 639	640.00 640	613.89 641	497.61 641	613.55 641	650.61 640	554.19 641	636.68 640	666.02 641	654.04 640	780.28 641	507.01 641	391.46 641	342.94 641	701.16 641	591.18 641

GS-Stereo							0.81 272	3.44 256	4.24 519	0.80 72	0.93 65	0.76 113	0.80 130	1.07 31	0.84 100	0.28 112	0.54 411	0.26 128	0.26 213	0.29 127	27.59 616

FADE		14.73 593		10.62 612	13.30 600			28.45 617	8.38 593	5.17 574		11.84 591		44.20 621		481.80 640	167.92 639	346.21 640	320.29 640	7.64 608	6.52 535

Low-res two-view benchmark